招聘数据的计算机方法可以分为几个步骤，包括数据收集、输入、统计、分析和可视化。以下是一些详细步骤和技巧：
确定表格内容和格式
明确需要统计的数据，例如招聘职位、招聘人数、应聘人数、招聘渠道等。
设计表格的标题、表头和行列名称，确保表格结构清晰。
收集数据
通过招聘系统、招聘网站、招聘广告等途径获取相关数据。
输入数据
使用电子表格软件（如Microsoft Excel或Google Sheets）将数据输入到表格中。
统计数据
利用电子表格软件中的函数和公式进行统计和计算。例如：
计算招聘职位的平均薪资。
计算招聘渠道的转化率。
计算招聘入职率（入职人数/应聘总人数）。
计算招聘完成比（入职人数/需招聘人数）。
计算应聘比（应聘人数/需招聘人数）。
制作图表
根据需要制作图表，如柱状图、折线图等，以直观地展示数据。
使用人工智能与大数据技术
结合人工智能（AI）和大数据技术，可以更深入地分析招聘数据，例如使用机器学习算法预测应聘者的入职概率。
使用编程语言进行数据分析
利用Python等编程语言进行数据收集、清洗、分析和可视化。例如，可以使用pandas库加载和分析CSV文件中的招聘数据，使用scikit-learn库实现逻辑回归等机器学习算法。
使用大数据平台
结合Hadoop等大数据平台，可以对大量招聘数据进行高效的存储、处理和分析，提高数据分析效率。
示例公式和操作步骤
计算招聘入职率
公式：`=D167/B167`
解析：入职人数/应聘总人数×100%
计算招聘完成比
公式：`=D167/E167`
解析：录用人数/计划招聘人数×100%
计算应聘比
公式：`=B167/E167`
解析：应聘人数/计划招聘人数
建议
使用合适的工具：选择合适的电子表格软件和编程语言，以提高数据处理的效率和准确性。
数据清洗：在输入数据前，进行数据清洗，确保数据的准确性和一致性。
数据分析：不仅进行基本的统计计算，还要深入分析数据，挖掘潜在的信息和趋势。
数据可视化：将分析结果通过图表进行可视化，便于理解和分享。
通过以上步骤和技巧，可以有效地计算机招聘数据，提高招聘流程的效率和效果。