員工資料：類型、來源和用例

[rumana777]

在網路數據領域，最受歡迎的數據集是員工和公司聯絡人。這是可以理解的——收集數百萬封電子郵件或電話號碼非常困難，更不用說定期更新它們了。然而，這些數據的唯一目的是為了聯繫個人或組織。

這就是為什麼今天我們要討論不同類型——員工數據。這裡很少包含聯絡人，而額外的數據點極大地擴展了您利用此類資訊的選擇。但讓我們從基礎開始。

什麼是員工資料？
簡而言之，員工資料包含專業人員的資訊。此類資料庫通常包括姓名、地點、工作地點、職位和教育背景。

此外，您還可以了解該人員何時開始擔任現職、在那裡工作了多少年以及已有的經驗。

與大多數原始資料集一樣，您應該會發現一些重複、間隙和不一致之處。這意味著某些記錄可能缺少國家、位置或兩者。儘管如此，這不會阻止您看清全局並開發資料驅動的洞察力。

所有這些員工資訊通常都是透過抓取公開的網路 銷售數據 資料收集的，其中可能包括社交網路或專門的網路平台。再次強調，數據新鮮度應該是首要任務之一，除非您不知道員工目前在哪裡工作或其他必然會發生變化的資訊。這就是為什麼最好有一個負責更新的供應商，而不是購買兩三年前編制的更便宜的資料庫。

主要員工資料類型
員工資料主要有四種類型。根據資料集的豐富程度，您可能會獲得部分或全部四個。讓我們更詳細地討論它們。

1. 使用者資訊
這些是有關員工的關鍵詳細資訊。如果沒有它們，幾乎不可能有效地使用其他數據點、追蹤它們或自己找到更多資訊。這裡，我們談論的是姓名、地點、目前工作地點等等。

畢竟，如果您為所招募的職位找到了最優秀的候選人，但結果卻發現他們處於完全相反的時區，而且不打算調動，那麼這還有什麼意義呢？

2. 就業詳情
就業詳情重點在於員工的職業生涯。一些例子是他們目前工作、經驗和角色的開始日期。根據這些數據，您可以評估一個人的進步及其速度。

在這裡，我們要再次強調數據新鮮度的重要性。假設你找到了合適的候選人，卻發現他們三年前在「現任職位」工作過。如果這還不夠的話，他們就不再寫 Python 程式碼，而是開始培育它們。

此外，您不應忘記，員工資料集包含有關公司的寶貴信息，例如其個人資料的 URL。基於此，您可以了解其規模、位置、員工人數和其他因素。如果您的企業規模較小，也許您會更喜歡那些沒有在企業中度過整個職業生涯的人。