Während der jüngsten Hochphase der Personalbeschaffung im März und April unternahmen zahlreiche nationale und internationale Unternehmen große Anstrengungen, um Stellenangebote zu bewerben. Dies führte zu einem hart umkämpften Markt, auf dem alle um Aufmerksamkeit buhlten und erhebliche personelle, materielle und finanzielle Ressourcen in die Mitarbeitersuche investierten. Die Diskrepanz zwischen den Bedürfnissen von Arbeitgebern und Bewerbern stellte jedoch oft sowohl Personalabteilungen als auch Bewerber vor große Herausforderungen. Heute liefern wir Ihnen anhand von Datenanalysen einige Anhaltspunkte, um die Diskussion anzuregen und neue Erkenntnisse zu gewinnen. Mithilfe der visuellen Analysen von JMP unterstützen wir beide Seiten dabei, schnellere Entscheidungen zu treffen.
Dieser Artikel wurde von Gun Xue verfasst.JMPSonderkolumnistDatenanalyseEnthusiasten.
Wie rekrutiert Ihr Unternehmen?
Wie finden Jobsuchende und Arbeitgeber typischerweise zueinander? Jeder hat seine eigenen Methoden: Headhunter? Empfehlungen? Hochschulrecruiting? Business-Partnernetzwerke? TikTok? Unabhängig von der Methode benötigen wir Analysen auf Makroebene, um die Effektivität zu bewerten und zukünftige Maßnahmen zu steuern. Trockene, starre Berichte und Texte können jedoch verwirrend sein, insbesondere für Laien. Zudem stellt die Präsentation fragmentierter Informationen ein großes Hindernis für das schnelle Verständnis dar. Die Suche nach geeigneten Tools und Methoden zur Integration möglichst vieler Informationen kann oft mit der Hälfte des Aufwands doppelt so viel erreichen.
Als begeisterte Datenanalyse-Fans sind wir bereit, JMP zu nutzen, um die Daten zu analysieren und zu sehen, ob wir etwas Unerwartetes entdecken können.
Führe eine Umfrage durch—sammelnMaterial
Wir haben relevante Informationen von einer seriösen Rekrutierungswebsite aus dem Zeitraum März bis August ausgewählt, die sich auf Bewerber beziehen, die proaktiv ihre Lebensläufe für eine einzelne Stelle bei einem Unternehmen in Shaanxi eingereicht haben.
Die Tabellenüberschriften, sortiert nach Wohnsitzprovinz, lauten: Einreichungsdatum, Provinz und N (Anzahl der Einreicher). Anschließend führen wir eine einfache Datenverarbeitung durch, um die für die Analyse benötigten gültigen Zieldaten zu identifizieren. Öffnen Sie JMP – Tabelle und wählen Sie die Option „Fehlende Daten“.
Bild 1 fehlendes Datenmuster.png
Wählen Sie anschließend die Spalte „Provinz“ in der Datentabelle aus:
Abbildung 2 Provinzen.png
Dies ermöglicht es Ihnen, schnell Zeilen in der Datentabelle zu finden, die unvollständig sind (aufgrund fehlender Informationen des Absenders), und anschließend die fehlenden Provinzzeilen einfach aus der Originaltabelle zu löschen.
Abbildung 3. Zensierte Daten.png
Unterschätzen Sie diesen kleinen Schritt nicht: Sie werden seine Bedeutung zu schätzen wissen, wenn Sie viele fehlende Daten haben, insbesondere bei zensierten Daten in Zuverlässigkeitsdaten. Nach diesen einfachen Schritten gingen insgesamt 173 gültige Einsendungen ein, wie in der folgenden Tabelle dargestellt:
Originaldaten (173 Datensätze).png
Führen Sie eine Analyse durch.—Basierend auf der Geolokalisierung
Öffnen Sie in JMP die Grafik-App und wählen Sie „Grafik“ → „Grafik-Editor“. Ziehen Sie die Spalte „Provinz“ aus der Datentabelle entlang des blauen Pfeils in den Bereich. Aktivieren Sie anschließend die Option „Fehlende Werte anzeigen“ unten links, um die Gesamtkarte von Festlandchina anzuzeigen.
Abbildung 4. Grafikgenerator 1.png
Ziehen Sie als Nächstes die Spalte „N“ (Anzahl der Lieferungen) aus der Datentabelle entlang des roten Pfeils in die Spalte „Farbe“ rechts. JMP färbt dann die Provinzen ein und generiert automatisch eine Legende, die rechts neben dem Diagramm angezeigt wird. Die Provinzen müssen natürlich numerische Werte enthalten; andernfalls bleiben sie weiß.
Mithilfe des Diagrammgenerators von JMP lassen sich geografische Standorte automatisch nach Provinzen kartieren – eine sehr praktische Funktion. Die geografische Verteilung zeigt deutlich, dass die Bewerber hauptsächlich aus den umliegenden Provinzen stammen, die Anzahl der Bewerbungen aus den violett markierten Provinzen jedoch gering ist. Dies eröffnet Bewerbern aus anderen Provinzen eine Chance – eine sogenannte „Blue-Ocean-Strategie“ ist hier angebracht. Wir haben festgestellt, dass manche Informationen in herkömmlichen Balkendiagrammen schwer zu erkennen sind, wodurch wichtige Details oft übersehen werden. Die Funktion von JMP löst dieses Problem genau.
Abbildung 5.jpg
Darüber hinaus unterstützt der JMP-Grafikgenerator auch die Erstellung eigener Karten. Interessierte können die Karten nach Stadt oder Ortsnamen filtern oder sich unseren vorherigen Artikel ansehen: „Datenanalyse in 3 Minuten meistern“ (Videoreihe 10): Einfache Erstellung von JMP-Verwaltungskarten . Sie können diese Funktion auch zur Reiseplanung nutzen und individuelle Karten nach Ihren Wünschen erstellen.
Führen Sie eine Analyse durch.—Basierend auf der Geolokalisierung+Dynamische Zeitleiste
Über die oben beschriebenen einfachen Visualisierungen hinaus können wir weitere Erkundungen und Entdeckungen durchführen. Öffnen Sie den roten Pfeil auf der linken Seite des Graph-Builders und wählen Sie dann „Lokaler Datenfilter“ aus.
Abbildung 6.jpg
Nun erscheint links die Option „Lokaler Datenfilter“. Wählen Sie „Übermittlungsdatum“ und klicken Sie auf „Hinzufügen“.
Abbildung 7.png
JMP teilt die Daten automatisch in monatsweise Zählungen auf. Alternativ können Sie auf den kleinen roten Pfeil in der oberen linken Ecke des lokalen Datenfilters klicken:
Abbildung 8 Monat auswählen.png
Wenn Sie an dieser Stelle Animation auswählen, führt JMP automatisch für jeden Monat eine Schleifendurchlauf durch (dies ist sehr nützlich für Benutzer, die mit der Schleifensyntax nicht vertraut sind).
Abbildung 9 Animation.png
JMPs dynamisches lokales Filterprogramm deckt zudem monatliche Muster auf und zeigt, dass Juni und Juli die Monate mit den meisten Bewerbungen für Universitätsabschlüsse sind, während in anderen Monaten vergleichsweise weniger Bewerbungen eingehen. JMPs Datenfilterprogramm kann Daten schnell und effektiv anhand eines bestimmten Attributs darstellen. Diese scheinbar einfache Funktion ist genau das, was herkömmliche Diagramme nicht leisten können. Darüber hinaus lässt sich der Wechsel zwischen verschiedenen Attributwerten dynamisch darstellen, was Programmierzeit spart (außer für Profis). Wir sind überzeugt, dass leistungsstarke und gleichzeitig benutzerfreundliche Tools die Kreativität von Datenanalysten fördern; niemand möchte viel Zeit mit der Umsetzung einer einzigen Idee verbringen. Das ist, als hätte ein Musiker eine Inspiration, aber kein Papier und keinen Stift, um sie festzuhalten.
Das dynamisch generierte Bild wird unten angezeigt:
Karte-2.gif
Führen Sie eine Analyse durch.—Geografische Lage+Dynamische Zeitleiste+Weitere Zusatzinformationen
Darüber hinaus können wir das von JMP bereitgestellte dynamische Blasendiagramm verwenden, um den folgenden Effekt zu erzielen: Die Dauer der Berufstätigkeit oder des Praktikums jedes Bewerbers bildet die horizontale Achse, die einzelnen Provinzen die vertikale Achse, Blau und Rot stehen für Männer bzw. Frauen, und die Monate bilden die Zeitknoten. Die Größe der Blase repräsentiert die Anzahl der Bewerber.
Die Daten sind wie folgt organisiert (aus Platzgründen wird nur ein Teil der Tabelle einschließlich der Kopfzeile angezeigt):
Datenblatt für eine andere Position.png
Wählen Sie anschließend unter „Diagramm“ die Option „Blasendiagramm“ aus und platzieren Sie die 5 verschiedenen Spalten jeweils auf der Y-Achse, der X-Achse, der ID-Achse, der Zeitachse und der Farbachse.
Abbildung 9 Blasendiagramm.jpg
Das generierte Blasendiagramm kann auch als interaktives HTML-Format gespeichert werden, sodass es auch ohne installiertes JMP angezeigt werden kann.
Bubble Chart-1.gif
Das lässt sich leicht anhand des Blasendiagramms erkennen:
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Mit Beginn der Abschlusssaison steigt die Zahl der Stellenanzeigen von Hochschulabsolventen, während die Anzahl erfahrener Zusteller aus anderen Regionen in etwa gleich bleibt. Daher können Zusteller mit Berufserfahrung erwägen, außerhalb der Stoßzeiten zu arbeiten, um die Effizienz ihrer Lieferungen zu steigern. |
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Zudem gibt es in Küstenstädten weniger Bewerber. Im Rahmen der Neuen Seidenstraße entwickeln sich Städte im Landesinneren rasant. Mutige Bewerber sollten sich daher auf Städte im Landesinneren mit Entwicklungspotenzial konzentrieren. |
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Ein weiteres Detail am Ende: Die Farben zeigen auch, dass die meisten Bewerber aus anderen Regionen Männer mit Berufserfahrung sind. Dies könnte daran liegen, dass männliche Freunde eher bereit sind, im Rahmen ihrer beruflichen Weiterentwicklung und Verbesserung ihrer Lebensqualität auch außerhalb des eigenen Wohnorts zu arbeiten. |
Zusammenfassung
Aus der obigen Analyse geht leicht hervor, dass für Bewerber Folgendes gilt:
- Auf der Grundlage des Prinzips der Blue Ocean Strategy sollten wir der Entwicklung einiger Städte im Landesinneren gebührende Aufmerksamkeit schenken, da dies dazu beitragen kann, die missliche Lage zu vermeiden, in der alle versuchen, eine einzige schmale Brücke zu überqueren.
- Für erfahrene Bewerber ist es möglicherweise ratsam, die Zeit der Hochschulabschlüsse zu meiden, da dies ihre Chancen erhöht, in die Interviewphase zu gelangen.
Für Arbeitgeber:
- Um die Zahl der Bewerbungen außerhalb der Abschlusssaison zu erhöhen, können vielfältigere Ansätze verfolgt werden.
- Steigern Sie das Liefervolumen in andere Provinzen basierend auf der geografischen Lage. Selbstverständlich können Sie auch Informationen wie das provinzielle BIP in die Analyse einbeziehen, um weitere Möglichkeiten zu erkunden.
Die obigen Vorschläge basieren selbstverständlich ausschließlich auf den Erkenntnissen aus den in diesem Artikel erhobenen Daten und dienen sowohl Angebots- als auch Nachfrageseite als Orientierungshilfe für gezieltere Bewerbungen und die Personalrekrutierung. Sie können beispielsweise bei der Vorbereitung auf die bevorstehende Rekrutierungssaison im September und Oktober hilfreich sein.
Wenn Sie die visuelle Analyse von JMP selbst erleben möchten, klicken Sie einfach hier, um eine kostenlose 30-Tage-Testversion herunterzuladen.
