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 电报粉 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 保守党事后反思：在上周地方选举惨败后 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，如果您为所招聘的职位找到了最优秀的候选人，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 WhatsApp 数据库印度 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。