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什么性格的人比较合适做人力资源类(HR)的工作？
什么性格的人比较合适做人力资源类(HR)的工作？
一般来说，人力资源工作可以分为内部HR(即通常在企业全职工作的人)和咨询(如咨询、猎头、培训等。).根据问题，应该问的是第一类，即内部HR(以下简称HR)。HR应该说根据不同的企业，有很多不同类型的人，性格多样。如果说性格，一个是坚韧，一个是对人的感知能力强，喜欢和人交流。其实只要具备这两点就可以了。至于能不能做好，以下是补充——
第一层次:初级阶段(人力资源专员、主管)
1.谨慎和耐心。主要是写作业，要足够耐心；如果你遵循既定的程序，你就赢了。;如果你小心谨慎，就不会犯大错误。一般来说，企业不会。;在这个阶段不要抱太大的期望。
2.交流。你需要和不同的部门打交道，你没有权力，你的地位不高，人们不 我不喜欢你。如何让他们一起工作，需要很强的沟通能力。
3.精明。HR工作易学难掌握，人的指数是最难衡量和把握的。如果在初级阶段缺乏足够的认识，将来是不会有所成就的。
4.积极点。你可以安全稳定地工作，你可以 不犯大错就一事无成。在初级阶段，大部分人的表现没有明显差异。他们怎么给你看？
第二级:中级阶段(人力资源经理)
1.逻辑。这个逻辑还包括系统性，可以从全局角度理顺整个企业的人员流动。
2.个人魅力。为人处事，气势不对，你就弱三分。
3.协调。其实这个可以放在初级阶段，但是中级阶段更明显。有必要把上层的意见和员工的意见统一起来。;整个公司的意识，有时候会变成三明治蛋糕，两边都没人。
4.感知。可以快速检测人和。;的情绪变化，快速判断人才与岗位的匹配程度。
5.能翻脸。大部分HR经理看起来都很善良友好，但有时候也要唱黑脸，翻脸不认人也是必修课。比如面对裁员等问题，HR即使不愿意，也要服从高层的命令。
显然，这个时候微笑不适合高级阶段(HR总监和VP)。现阶段已经不能具体划分了。简单来说就是为未来做准备或者做一些需要几年才能看到效果的事情。除了之前所有的积累，你需要的是坚韧的性格和足够的勇气。
第一年，面试官 的最后一个问题是 你的职业目标是什么？我想了想，说 让每个人都快乐地工作。现在我想起来，它 这确实是一个非常不专业的回答，但不知何故，我感动了这位经验丰富的面试官，也感动了未来十年的我自己。我 我很高兴一直在同一个行业，直到现在，我 我很高兴，无论我是否 m在职或转岗，总能听到h的消息。R部门的努力，让大家感受到了更多的公平，鼓舞和激励。所以我想分享的是，除了那些技术能力和素质指标，利他主义、乐观的天性和发自内心的职业激情才是我选择工作伙伴的动力来源和特殊指标。
没有什么是绝对的。就个人的理解，以及我遇到和接触过的其他很多HR，其实任何性格都适合做HR，只是模块不同而已。首先，性格，大致来说就是内向和外向。如果稍微详细一点，就拿四种有性格特征的动物来说——考拉、猫头鹰、老虎、孔雀。其次，模块。众所周知，传统的人力资源模块有:招聘、培训、绩效、薪酬、员工关系、劳动法和事务工作，因为所有的人力资源 法律和事务工作中的美国人将被涉及，并且不作单独的区分。这里仅举前五个模块为例。
新成员
绝对和人打交道的人，需要人际交往能力和沟通能力。简单来说，情商要高。性格特质中，我个人认为考拉特质最合适。当然，它不会。;不代表对面的老虎特质不适合招聘。压力面试最好由有老虎特质的人主持。
培养
培训:初级培训更多的是培训组织和实施，孔雀会做的游刃有余；如果是训练体系的建立，owl类型可以深入分析。
表演
业绩:Owl型和tiger型比较适合，因为涉及到制度建立、业绩执行、数据分析处理(换句话说，更多的是处理 东西 ).当然孔雀也可以做，孔雀做出来的业绩，从公司业绩文化来说，可能比猫头鹰做出来的业绩更好。
薪水
对比以上模块，个人认为没有严格的各种特征的适合与不适合，薪资就没有那么包容。这是绝对猫头鹰和老虎为患有 东西 特点。唐 别指望一只大孔雀天天在excel里做数据分析和数据处理。当然，它 这并不是说孔雀可以 我做得不好，但孔雀肯定会赢。;做这个感觉没什么意思，哈哈。
员工关系
嗯，嗯，类似于工资，因为员工关系更多的是和人打交道，考拉和孔雀比猫头鹰和老虎做得好。这两个特征对 人与自然会更加得心应手，他们的工作也会更加丰富多彩。比如让一个擅长数据处理的猫头鹰每天组织各种员工活动，猫头鹰宁愿面对枯燥的exc
数据分析也包括数据挖掘在内吗？
数据分析包括数据挖掘吗？数据得分分析和数据挖掘有关系吗？是同一个位置吗？如果有，这两个职位的技术要求是什么？
严格来说，数据分析并不包括数据挖掘，因为它是一个两个方向的数据分析过程，目的是对数据进行清洗和整理，对其进行结构化或资本化以盈利和商业化，而数据挖掘是一个纯粹的技术活动，即进一步深化和挖掘数据的来源和来源的过程，而这个涉及的数据，比如python， 你需要一定的技术基础和一定的语言能力才能用好这个软件，但是这个数据分析就不一样了，因为数据分析可以从最基础的excel实现数据分析和数据的一个整理。 相反，数据挖掘是真正意义上的有一定技术含量的东西，也就是说，数据挖掘不是复制粘贴那么简单，而是需要对数据进行纯粹系统化、结构化的获取和整理。然后得到的基础数据要经过数据分析师的交换、清洗和规划，从而在未来实现一个前台和后台对接的过程。所以，这是两种不同的专业定位。但在很多公司，由于资源紧缺，这两个职位由同一个人操作的情况非常普遍。也意味着对自己的挖掘、分析和商业化是最常见的过程。