求职者数据的类型：从结构化到非结构化

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求职者数据并非都是规整的表格信息。它可以分为以下几种类型：

结构化数据： 这是指可以清晰地组织成表格或数据库的数据，例如简历中的教育程度、工作年限、技能列表等。这类数据易于存储、查询和分析。
非结构化数据： 这类数据格式不固定，难以直接进行分析，例如求职者的求职信、面试反馈、社交媒体帖子等。处理非结构化数据通常需要自然语言处理（NLP）等技术。
半结构化数据： 介于两者之间，例如XML或JSON格式的数据，具有一定的结构，但不如结构化数据严格。
理解不同类型的数据，有助于企业选择 求职者数据 合适的工具和方法进行处理和分析。

求职者数据分析的关键指标 (KPIs)

为了衡量招聘效果并发现改进空间，企业需要关注以下关键绩效指标：

来源渠道申请量： 各个招聘渠道带来的申请数量，用于评估渠道的有效性。
候选人质量： 通过筛选、面试等环节评估的候选人资质，例如技能匹配度、经验相关性等。
转化率： 从申请到面试、面试到录用等各个环节的转化比例，反映招聘流程的效率。
平均招聘时长： 从职位发布到候选人入职所需的时间，衡量招聘速度。
招聘成本： 每个成功招聘的平均花费，用于评估招聘的经济效益。
候选人体验评分： 通过调查问卷等方式收集的候选人对招聘过程的满意度反馈。
员工留存率（与招聘渠道相关）： 分析不同招聘渠道引入的员工在公司的留职时间，