Созрела необходимость провести статистический анализ данных, которые собираются и обновляются мною ежедневно с декабря 2014 года. Статистический анализ будет состоять из 2-х статей. Первая статья посвящена описательной статистике. Здесь разберём и определим тип данных, а так же такие базовые показатели как максимальные и минимальные значения выборок, медианы, квантили, дисперсии и стандартные отклонения. В следующей статье будут проведены статистические тесты с выборками. Данные представляют собой векторы чисел собранных с сайта hh.

Статья посвящена кластерному анализу, собранных мною данных количества вакансий и резюме с работного сайта HeadHunter. Обработка и анализ данных будет проводиться из открытых источников, поэтому при желании каждый может повторить анализ данных на своём компьютере. Код, написанный на R так же доступен в моём репозитории на GitHub, поэтому можете использовать для обработки и анализа собственных данных. Ссылка на репозиторий в конце статьи. Главной задачей, которая была поставлена мною, заключается в том, что бы выявить, т.

Ежедневно специалист, работающий в области найма и управления персонала имеет дело с информацией. Информация очень разная и по структуре и по природе, однако её столько много, что создаётся впечатление о том, что нас окружает информационный хаос. И может возникнуть ощущение, что результат работы зависит от многих субъективных факторов, которые трудно контролировать. Отчасти могу согласиться с такой точкой зрения, но не могу согласиться с тем, что в нашу работу трудно добавить немного статистики, анализа и следовательно объективности.