提高数据分析法的效率 （1）不是每个数据都要分析：抓重点、抓关键、抓中心，牵扯到工作核心的数据一定要保持思维高度活跃，运用科学的方法进行分析得出结论。对于那些琐碎的数据碎片，我们可以不浪费时间。
总结来说，招聘数据分析不仅能帮助HR们洞察招聘过程中的瓶颈，还能为公司的人才战略提供有力依据。通过数据驱动，提升招聘效率，降低招聘成本，才能在竞争激烈的招聘市场中脱颖而出。
转化数据漏斗：追踪简历到录用的每一步，找出瓶颈环节，调整资源分配。渠道效果揭秘：通过比较不同招聘方式的效果，优化渠道组合，提高招聘效率和预算使用。周期洞察：根据不同岗位的招聘周期，调整招聘计划，确保招聘进度的合理性。
- 直接人员和间接人员的比例：优化组织结构和人力资源配置。通过这些数据和分析，人力资源部门能够更好地规划招聘策略、管理员工福利、控制成本，并提升员工满意度和工作效率。
1、每个并行执行分配一个新的临时段，并插入数据到临时段。当commit运行后，并行执行协调者合并新的临时段到主表段，用户就能看到更新的数据。Direct-Path INSERT可以使用Log或者不使用Log。
2、如果是在线事务系统，那么建立合适的索引非常重要，其次通过分区技术设立合理的分区键也可以大大提升更新前的查找定位效率。
3、所以，应该通过一些机制在数据插入到数据库前先校验内容的正确性，确保插入的数据时clean的，尽量避免事后批量修改。
4、原因有很多中可能，首先数据库应该对数据量大的表做index优化；其次检查你的sql语句是否用了最合适的方法，在多表查询时，where 之后的条件先接主键关联和int、long 型的条件，再解字符型，最后是folat型。
5、一般来说，减少索引和约束（比如如果是唯一索引insert时会进行验证，check也会验证），能提高一部分insert效率。append参数也有一定的作用。（与高水位标记线有关）对于数据量很大的insert，进行分批，也有一定的作用。（减少内存征用的等待时间）表分区也有一些作用。
6、省下的数据量如果不大，那么可以考虑建立一张临时表，将需要保留的数据临时灌过去，然后truncate该表，然后再把数据灌回来。也可以考虑drop表，然后另外一张表改名，不过这样可能会有很多的后续操作，比如索引的建立等等，因此一般不用drop操作。
1、调整数据库SQL语句。应用程序的执行最终将归结为数据库中的SQL语句执行，因此SQL语句的执行效率最终决定了ORACLE数据库的性能。调整服务器内存分配。
2、使用索引 索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX（），MIN（）和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。
3、使用内层限定原则，在拼写SQL语句时，将查询条件分解、分类，并尽量在SQL语句的最里层进行限定，以减少数据的处理量。应绝对避免在orderby子句中使用表达式。如果需要从关联表读数据，关联的表一般不要超过7个。小心使用IN和OR，需要注意In集合中的数据量。建议集合中的数据不超过200个。