某全球知名汽车零部件集团，考虑到软件在汽车领域应用日趋广泛，计划在全国范围内选择若干城市建立汽车软件开发子公司。基于自身业务特色，客户希望了解汽车IT人才和日语IT人才在候选城市的现状。

• 如何定位到在项目经验、行业经验等方面符合需求的日语IT人才和汽车IT人才？
• 如何快速获得候选城市清单？
• 可从哪些维度解析候选城市日语IT人才和汽车IT人才现状？

• 以前程无忧数据库为基础，经过严谨的逻辑定位和科学的算法设计，建立大数据算法模型，为客户锁定符合需求的日语IT人才和汽车IT人才。
• 以各主要城市IT人才存量大数据为主要判断依据，结合各城市IT人才现状，快速提供候选城市清单。
• 从候选城市的人才供给、人才需求、人工成本三大角度深度解析候选城市IT人才现状：从年龄、工作年限、薪资、细分职能等维度解析候选城市人才供给，从工作年限、薪资、细分职能等维度解析当地企业人才需求，从具体到工作年限和分位值的薪酬数据解析人工成本。

新冠疫情爆发引发社会对医疗行业“新基建”广泛关注，医疗信息化建设、互联网＋医疗等细分领域迎来新的发展机遇，人才需求愈发旺盛。某生物医药集团希望通过全方位了解生物医药行业的人才供求情况与人才流动趋势，为人才储备计划提供数据支撑。

• 可供参考的外部人才信息有哪些？
• 可从哪些维度了解生物医药行业关键人才动态？

以前程无忧后台大数据为主，结合调研数据，盘点全国生物医药行业人才现状：
• 从企业性质、企业规模、热招职位、离职率、人才流动等维度剖析生物医药行业人才需求，为判断公司内部人才状态提供外部参照系。
• 从年龄、学历、工作年限、薪资等维度深度解析生物医药人才供给情况，呈现关键岗位动态。

某全球知名软件外包公司在苏州成立研发中心，该司HR在招聘过程中发现苏州IT人才招聘难度较大，期望了解该城市IT人才期望薪资、求职者活跃度、平均收入、工作年限等指标，为后续打破行业壁垒、提升招聘效能做准备。

• 如何改善苏州IT人才招聘难的局面？
• 苏州IT人才在哪些行业较为集中？

• 根据客户需求提供目标城市IT行业人才供给占比排行、计算机软件及IT职能年龄分布、工作年限分布、期望薪资分布、人才流动意愿，同时建议客户横向对比其他城市，为定位招聘难的原因及寻找对策提供详实全面的数据支持。
• 运用前程无忧大数据，提供IT人才的行业分布情况。