大数据技术对网络招聘流程中简历收集阶段影响,本论文为免费优秀的关于简历论文范文资料，可用于相关论文写作参考。
简历论文参考文献：
摘 要：随着互联网的发展,企业已经将网络招聘作为主要的招聘手段,但是由此得到的大量数据并没有受到足够重视,其价值大打折扣,反而带来了简历筛选效率低下及岗位匹配度低的问题.本文重点研究大数据在简历收集阶段的应用,为企业招聘系统的优化改进提供参考.
关键词：大数据；网络招聘；简历收集
当今,互联网发展已经进入大数据时代,各行各业都在就如何更好地利用数据、分析数据进行积极的探索.目前,大数据的研究和应用主要集中于市场营销和消费者行为领域,而在人力资源管理领域则尚未得到广泛应用.
招聘环节处于人力资源管理的发端,对企业来说有着相当重要的影响.随着网络的快速发展,传统的招聘方式已经发生改变,网络招聘成为主流.然而,在实践的过程中我们发现,由于求职简历数量的巨大,使用传统的网络招聘反而会造成简历筛选效率的低下,岗位匹配度低,招聘有效性很差.
本文着眼于网络招聘流程的简历收集阶段,意图将大数据技术应用其中,为网络招聘简历收集阶段的优化改进提出合理化建议.
一、大数据和网络招聘
目前“大数据”的定义还没有形成定论.一般来说,大数据的特点可以归纳为数据体量大、数据类型多、处理速度快、价值密度低.随着各界对大数据应用的普及,对数据的处理方法呈现纷繁不已的状态.但总体看来其基本处理流程基本一致.如图1
图1大数据处理基本流程
网络招聘是指利用IT网络技术完成人员招聘工作的过程.具体而言,网络招聘是企业通过网络平台发布职位需求和招聘信息的过程；是求职者借助网络平台应聘求职的过程；是第三方网络品牌招聘求职信息的过程.
在网络招聘流程中,招聘人员要经过简历收集、简历筛选和候选人考量三个阶段开展招聘工作.目前大多数企业的网络招聘均处在初级层面,仅仅利用网络发布招聘信息,人力资源部门对收到的简历和岗位描述进行初步比对筛选后,采用面试应聘等传统方式进行最终决定.
二、利用传统网络招聘方式收集简历存在的问题
网络招聘具有覆盖范围广泛、招聘成本低、服务方式便捷、招聘流程清晰等优势.但同时我们也要正视传统网络招聘所存在的一些缺陷,如下：
（1）只关注招聘人员的需求,招聘有效性差
传统的网络招聘中通常都是招聘部门和用人部门协定,根据用人岗位要求发布招聘信息,然后有需求的求职者向网站投递简历,等找到工作之后就不再关注网站了.目前多数网络招聘只是单方面关注招聘人员需求,没有注重用户体验,导致网站用户黏度很低.
（2）招聘对象受限,只能招到主动求职者
按传统网络招聘流程,由企业根据需要发布招聘信息,看到信息的求职者投递简历,如此而来,企业招聘的对象都是那些主动寻找工作机会的人员.有关数据显示,目前社会中存在大批人对自己的工作较满意,但面对好的机会也会选择更换工作,其中有很多人具备较高素质和能力,然而企业想要招聘这类“被动求职者”的渠道却很有限.
（3）大量简历加大了筛选工作量
随着网络招聘的流行,更多求职者采用网络的方式来求职.这意味着若继续运用传统网络招聘方式,企业面临的简历数量将无比庞大,后续的简历筛选工作量很大,获得的简历和所需岗位的匹配度也不高.
三、基于大数据技术的网络招聘简历收集阶段的优化改进
(一)简历社交网络招聘,提高数据源的有效性
企业利用传统方式只能得到被动求职者的简历,缺乏和求职者的互动,极大地降低了两方匹配的有效性.
社交网络是人们基于相同的兴趣爱好形成的网络在线社群.如果将网络招聘和社交相结合,搭建社交网络招聘平台,将一群志同道合的人聚集在一起,可以增加用户黏度,减少无效应聘数量.
(二)设定条件搜索目标对象,线上和线下结合,突破招聘局限
针对招聘对象受限问题,招聘企业可在简历搜集阶段通过在招聘平台设定包括年龄、性别、工作经历、好友关系等在内的搜索条件,将符合条件的人筛选出来招聘的考量值,搜索出来的人除了主动求职者外还有被动求职者.除了线上招聘途径之外,企业还可以利用内部员工推荐这一线下渠道,实现线上线下的有效结合,减少招聘部门人员的工作量.
(三)采用差别方式来获取数据
为了减少筛选数据的工作量,企业可以有差别的发布招聘信息,根据不同岗位人员要求的特点,选择不同的方式来获取数据.
对于基层一般性的职位,可以采用撒网式的方式,直接发布信息,借助社交媒体保障信息传递的速度和有效.而对于中层以上的职位,可采用储备式的方式.将所需的目标人才纳入自己的人才库中,增加和目标人才的互动和联系,形成情感联结,当相关岗位出现空缺时可以直接和目标人才沟通.
参考文献：
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结论：大学硕士与本科简历毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写个人简历模板方面论文范文。
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