您的員工資料中的人並不總是員工。人力資源人員了解某位候選人是否具有潛力的一種方法是考察當前的高級員工並檢查他們的教育程度。最優秀的學生很有可能就讀某所大學。
透過這種關聯，你就可以決定哪些候選人從長遠來看會表現得更好。同時，你也可以看看你的競爭對手的選擇是否有任何傾向。排名靠前的大學不一定能保證招募最好的員工。
使用相同的員工和公司數據，您甚至可以針對 IT、管理和其 台灣數據 他專業得出自己的大學排名。
6. 新進員工與重新認證
假設對 AI Prompt Engineer 的需求非常迫切（這很快就會成為現實）。市場沒有什麼可提供的，而需求卻不斷成長。現在是再次開啟員工資料庫的時候了。
現在，找到目前擔任 Prompt Engineer 的人員並檢查他們之前所做的事情。如果他們中的大多數是資料經理，您可以專注於聯繫他們的前同事並提供再認證課程。
雖然這樣的工作機會本身就很有吸引力，但得知你的前同事已經在這個新職位上工作了一年多，可能會影響他們的決定。
7. 用你的數據檢查其他數據
當你對員工和公司集合感到滿意時，你很可能已經為自己建立了一個自訂資料集。這意味著您只匯總相關的數據點並減少不相關的記錄的數量。
現在，您可以判斷原始資料中的相關性是否與自訂資料集中的相關性相符。使用更乾淨的資料集也會花費更少的時間並減少錯誤的機會。讓我們用這個假設但現實的場景來說明這一點。
想像一下，你醒來後查看新聞，卻發現權威媒體警告市場萎縮，並建議採取緊縮措施。現在您有兩個選擇。
你要么進入綿羊模式並減少下一季的支出，以求生存。或者，您可以進入深度模式並檢查這是否適用於您的市場。如果競爭對手正在招募數十名員工、建立新辦公室並增加收入，那麼您也應該繼續做您正在做的事情。
否則，沒有數據支持的情緒反應很容易導致自我實現的預言。
最後，你嚐到了知識樹的蘋果。好吃嗎？請在下面的評論中告訴我。
結論
並非所有購買員工、公司或任何其他資料庫的人都知道如何充分利用它。對於大多數人來說，遵循最佳實踐就足夠了，但對於大數據新手來說，知道如何避免常見的陷阱至關重要。
那麼那些利用公司和員工資料的不尋常或奇怪的方法又如何呢？嗯，只有當其他兩個已經付諸實踐時，這種情況才會發生。這是因為它涉及更大的浪費時間的風險，而並不是所有企業都為此做好了準備。
無論您是在人力資源、銷售、行銷還是其他部門，我都想重複一條建議：將所有數據提供給分析團隊並讓他們工作。這是品嚐蘋果而不讓其砸到頭的最好機會。