在网络数据领域，最受欢迎的数据集之一是员工和公司联系人。这可以理解——很难收集数百万个电子邮件或电话号码，更不用说定期更新它们了。然而，这些数据的唯一目的是联系个人或组织。
这就是为什么我们今天要讨论另一种类型——员工数据。联系人很少包含在内，而额外的数据点极大地扩展了您利用此类信息 WhatsApp 号码数据 的选择。但让我们从基础开始。
什么是员工数据？其来源是什么？
简而言之，员工数据包含有关专业人员的信息。此类数据库通常包括姓名、位置、工作场所、职位和教育程度。
此外，您还可以了解该人员何时开始担任现职、在那里工作了多少年以及已有的经验。
与大多数原始数据集一样，您应该会发现一些重复、空白和不一致之处。这意味着一些记录可能缺少国家/地区、位置或两者。尽管如此，这不会阻止您看到全局并开发数据驱动的洞察力。
所有这些员工信息通常都是通过抓取公开可用的网络数据来收集的，其中可能包括社交网络或专门的网络平台。再一次，除非您不介意 毛利率百分比的计算方法如下 不知道员工目前在哪里工作或其他必定会发生变化的信息，否则数据新鲜度应该是首要任务之一。这就是为什么最好找一个负责更新的供应商，而不是购买两三年前编译的更便宜的数据库。
主要员工数据类型
员工数据主要有四种类型。根据数据集的丰富程度，您可能会获得其中部分或全部四种数据。让我们更详细地讨论它们。
1. 用户信息
这些是有关员工的关键详 消費者數據 细信息。如果没有它们，几乎不可能有效地使用其他数据点、追踪他们或自己找到更多信息。这里我们谈论的是姓名、位置、当前工作场所等。
毕竟，如果您找到了最适合您所招聘职位的候选人，但结果却发现他们处于完全相反的时区，而且不打算调动，那么这还有什么意义呢？
2. 就业详情
就业详情主要关注员工的职业生涯。例如，他们目前工作的开始日期、经验和角色。根据这些数据，您可以评估一个人的进步及其速度。
在这里，我们再次强调数据新鲜度的重要性。假设你找到了合适的候选人，结果发现他们三年前在“当前职位”工作。如果这还不够，他们从编写 Python 代码转向培养他们。
此外，您不应忘记，员工数据集包含有关公司的宝贵信息，例如其个人资料的 URL。基于此，您可以了解公司的规模、位置、员工人数和其他因素。如果您的企业规模较小，也许您会更喜欢没有在企业中度过整个职业生涯的人。