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蔡治 著

图书标签:

• 大数据
• 人力资源管理
• 数字化转型
• 人才管理
• 数据分析
• 组织发展
• 战略人力资源
• 未来工作
• HRTech
• 智能化

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302450894

版次：1

商品编码：12007429

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-10-01

用纸：胶版纸

产品特色

编辑推荐

　　本书从人力资源管理人员的视角出发，以轻松诙谐的人物对话为载体，将概率统计、机器学习、文本挖掘等大数据时代流行的数据分析技术应用到人力资源管理实践中，通过案例形式展现数据分析的魅力，避开复杂的统计原理和编程技术，代入感强，浅显易懂。

内容简介

　　本书采取人物对话的形式，用讲故事的方法，将人力资源管理中一些典型的问题用高级数据分析的方法去解决。
　　全书分为8章，第1～2章介绍人力资源管理数据分析的意义和数据分析前的准备工作；第3章讲述回归分析法在员工需求预测中的应用；第4章讲述培训师评估分数的标准化；第5章分析薪酬公平性；第6章介绍综合评价法在员工能力评估中的应用；第7章介绍如何使用Boosting、随机森林算法预测员工离职概率；第8章讲述如何通过文本分析中的情感分析法解读员工辞职报告。
　　本书能够帮助人力资源管理人员开阔眼界、打开思维，加深对数据分析的认识，促进数据分析技术在人力资源管理领域的应用。本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无标签者不得销售。

作者简介

　　蔡治，西南师范大学心理学硕士，高级经济师，高级人力资源管理师，高级企业培训师，SPSS数据分析师，R语言爱好者，长期从事人力资源管理工作，致力推动数据分析技术在人力资源管理中的应用，并讲授相关课程，现任某国有通信企业人力资源部经理。作者心理学专业出身，熟悉统计分析技术和工具，擅长编程，拥有软件著作权，爱好R语言，并有十多年人力资源管理经验，知识结构恰能促成数据分析与人力资源管理的融合。

目录

目录前言Ⅰ
第1章人力资源数据分析的意义1
1.1人力资源管理为何需要数据分析2
1.1.1数据分析是人力资源管理发展的
趋势4
1.1.2数据分析体现人力资源从业人员
的技术刚性5
1.1.3数据分析能够为人力资源管理者
提供强有力的决策支持6
1.1.4数据分析是人力资源管理的刚性
需求7
1.2人力资源数据分析有什么特点8
1.2.1数据分散性8
1.2.2数据相关性9
1.2.3非标准化数据10
1.3大数据和人力资源管理的关系11
1.3.1人力资源数据是大数据吗11 大数据时代的人力资源管理目录1.3.2大数据技术可以用在人力资源
管理上吗11
1.4人力资源数据分析的难点14
1.4.1取数难14
1.4.2缺技能15
第2章数据分析前的准备工作17
2.1如何选择数据分析工具18
2.1.1常用的数据分析软件18
2.1.2选择数据分析工具的策略21
2.1.3关于Excel23
2.1.4关于R语言26
2.2如何有效收集数据35
2.2.1打通关节，从内外部渠道收集数据35
2.2.2内部渠道如何收集数据35
2.2.3外部渠道如何收集数据37
2.3与时俱进，运用各种工具收集数据39
2.3.1用Adobe Acrebat制作PDF问卷收集数据39
2.3.2利用互联网、手机微信进行问卷调查44
2.4整理数据45
2.4.1关于一维表45
2.4.2处理缺失值51
2.4.3处理重复数据54
2.4.4数据分组58
2.4.5生成新数据62
第3章员工年度需求预测69
3.1需求描述70
3.2分析方法71
3.2.1回归分析71
3.2.2回归分析的作用80
3.3数据准备82
3.3.1分析影响人员数量的指标并收集数据82
3.3.2对数据进行相关分析83
3.4分析过程: 建立线性回归模型86
3.5结果应用: 根据回归模型预测下一年度员工需求90
第4章培训师评估93
4.1需求描述94
4.2案例分析95
4.2.1数据准备95
4.2.2分析案例99
4.3分析过程101
4.3.1计算平均数和标准差101
4.3.2计算标准Z分数和T分数102
4.3.3绘制正态分布图104
4.3.4标注位置105
4.4衍生内容108
4.4.1平均数和标准差108
4.4.2正态分布110
4.4.3标准分113
第5章薪酬公平性分析119
5.1需求描述120
5.2分析方法122
5.2.1薪资结构图122
5.2.2基尼系数124
5.2.3薪资均衡指标Compa127
5.2.4公平感计量模型128
5.3数据准备133
5.4分析过程135
5.4.1用薪资结构图分析薪酬结构合理性135
5.4.2用基尼系数分析总体薪酬差距137
5.4.3用薪资均衡指标分析各岗位薪资均衡程度139
5.4.4用公平感计量模型分析员工对薪资的公平感143
第6章员工综合能力评估145
6.1需求描述146
6.2分析方法146
6.3分析过程150
6.3.1确定指标体系150
6.3.2收集指标数据152
6.3.3确定指标权重157
6.3.4量化指标内容161
6.3.5分数标准化164
6.3.6综合分数排序166
6.4结果应用167
第7章员工离职倾向分析169
7.1需求描述170
7.2案例分析171
7.2.1数据准备171
7.2.2数据分析结果与解释172
7.3分析方法182
7.3.1Boosting算法182
7.3.2随机森林算法184
7.4分析过程185
7.4.1建模185
7.4.2检验187
7.4.3应用188
第8章员工辞职报告的情感分析191
8.1需求描述192
8.1.1数据准备194
8.1.2分析结果与解释196
8.2分析方法198
8.2.1文本内容的情感分析方法198
8.2.2文本内容的分词方法202
8.3分析过程203
8.3.1导入分析内容203
8.3.2分词204
8.3.3计算情感积分208
8.3.4显示结果214第1章你的文案要给谁看1
1.1电子商务时代，文案对买家的影响更大2
1.2明白买家看文案的立场4
1.2.1你是称职的文案创作者吗4
1.2.2益生堂“战痘的青春”5
1.3弄清买家的年龄特征7
1.3.1目标受众对了，文案就对了7
1.3.2万宝路从“淑女”到“牛仔”8
1.3.3消费者有哪些年龄特征9
1.4了解买家的喜好10
1.4.1设法让买家点头11
1.4.2这件T恤真的适合你穿吗11
1.4.3取悦消费者永远不会错13
1.5彻底了解买家的心理15
1.5.1好的文案创作者也是好的心理学家15
1.5.2消费者的心理“显规则”16
1.6希望买家看到后有什么反应19
1.6.1某口服液如何抓住女人的心20说服力： 电商文案这样写才有效目录1.6.2给买家一个购买的理由21
1.7案例： 百事可乐： 新一代的选择21
第2章你的文案能给买家带来什么好处25
2.1让买家清楚产品的卖点26
2.2帮助买家了解产品的品牌形象28
2.2.1靠文案打造企业的无形资产28
2.2.2大卫·奥格威的“品牌形象论”29
2.3满足买家的内心需求31
2.3.1丢掉那些“卓尔不凡”的文字31
2.3.2海尔银色变频冰箱“住”进消费者心里32
2.4引起买家的情感共鸣36
2.4.1多芬： 比女人更了解女人36
2.4.2真正的广告应基于真正的产品38
2.5案例： 唯品会： 一家专门做特卖的网站39
第3章买家到底喜欢什么样的电商文案43
3.1先让自己喜欢写，别人才可能喜欢读44
3.1.1走出来，点子就有了44
3.1.2好的文案都有温度45
3.2写的东西不要让人烦46
3.2.1躲开那些惹人厌烦的东西47
3.2.2长文案如何招人喜欢49
3.3以人性的本质为切入点50
3.3.1“100元”背后的秘密51
3.3.2可口可乐“真友谊”52
3.4强化“你”的力量53
3.4.1激发买家“啊”的反应54
3.4.2抓住“你”的绝招妙计55
3.5维系消费者是文案创作的根本57
3.5.1“痛点营销”： 让买家忍不住消费57
3.5.2“发烧友”的世界你要懂58
3.6案例： 苹果： 说出用户那句话60
第4章电商文案创作的四种经典模式63
4.1九宫格思考法64
4.1.1用九宫格图“圈”你的思维65
4.1.2“定制”掌上吸尘器66
4.2要点衍生法68
4.2.1文案高手的心思你要猜69
4.2.2从“0”到“n”70
4.3五步创意法70
4.3.1什么样的电商文案是有创意的71
4.3.2让创意变现的方法72
4.4头脑风暴法76
4.4.1智力碰撞如何才能擦出火花76
4.4.2好的创意=集思广益78
4.5案例： 奥美广告： 把需要转换成恐惧79
第5章通过关联法找电商文案切入点85
5.1新闻故事，博眼球86
5.1.1杜蕾斯“玩”新闻赚大钱86
5.1.2借新闻写文案真不简单88
5.2热点话题，获关注91
5.2.1炒作炒作，关键就在“炒”91
5.2.2如何让“刷屏”信息帮电商文案刷屏93
5.3普遍问题，找出路95
5.3.1汉堡王让韩国人睡个安稳的回笼觉95
5.3.2写文案需要“火眼金睛”96
5.4逆向思维，反传统98
5.4.1做鸡头，还是做凤尾98
5.4.2别人说“红”，你就说“黑”99
5.5制造冲突，巧嫁接100
5.5.1“可乐杀精”引发的大动静101
5.5.2麻辣烫“勾搭”女朋友102
5.6案例： 戴·比尔斯钻石： 钻石恒久远，一颗永流传103
第6章如何在电商文案中体现产品优势109
6.1将产品的特点转化为利益110
6.1.1变个说法就能赚大钱110
6.1.2产品有的特点就是优点，没有的就是缺点111
6.2强调产品的“附加值”114
6.2.1让“附加值”为产品说话114
6.2.2“阿净嫂”如何玩转市场115
6.3为消费者提供“次要承诺”117
6.3.1不可忽视的“次要承诺”117
6.3.2用“次要承诺”让消费者“闭嘴”118
6.3.3如何做有价值的“次要承诺”119
6.4从用户体验的角度出发121
6.4.1学小米收拢人心121
6.4.2全方位提升用户体验122
6.5想方设法制造一个“导火索”126
6.5.1克洛格玉米片让人动起来126
6.5.2想方设法给买家一种“诱惑力”127
6.6案例： 小米： 一块钢板的艺术之旅128
第7章如何拟出一个让人疯狂的标题133
7.1标题不够吸引人，正文怎么写意义都不大134
7.1.1标题要有灵魂134
7.1.2广告标题有哪些特性135
7.2运用数字和数据吸睛137
7.2.1数字和数据要有冲击力137
7.2.2写出买家最想要的数据139
7.3.3如何用数据增加买家的信任度140
7.3做出看似矛盾的说法或承诺141
7.3.1自相矛盾获好评142
7.3.2“蠢”方法套住了聪明人143
7.4让买家感兴趣，就是好标题144
7.4.1顶级文案标题的特征144
7.4.2如何写出让买家感兴趣的标题146
7.5一个标题可能要改五六十次148
7.5.1好标题的创作步骤： 修改、修改，再修改148
7.5.2如何为波旁酒设计一则电商文案的标题149
7.6案例： 苹果iPod： 把1 000首歌装进口袋151
第8章如何写出一个吸引人的开场白157
8.1撰写有力的开场白158
8.2开头第一句可能比标题更重要160
8.3提前为文案找作料163
8.3.1文案开头要有“料”163
8.3.2最有价值的东西往往蕴含于最显而易见的事实中164
8.4别忘了幽默感166
8.4.1幽默广告的特征166
8.4.2幽默广告的写作方法168
8.5案例： 加多宝： 凉茶从1亿到200亿170
第9章如何写出一个视觉冲击力强的电商文案175
9.1一张图片胜过千言万语176
9.1.1文案要有一张直击买家心灵的图片176
9.1.2为图片定一个创意主题177
9.1.3精品文案图片的特征178
9.2用个性图片做勾魂设计180
9.2.1令人脑洞大开的杜蕾斯文案181
9.2.2给图片加一些小修饰184
9.3让图像为文案说话185
9.3.1用戏剧性的画面打破常规186
9.3.2倾力画下第一条线186
9.4做一个有创意的封面设计188
9.4.1给人一张有视觉冲击力的图片189
9.4.2影响视觉的因素有哪些190
9.5做一个有“魔力”的色彩规划193
9.5.1颜色中的秘密193
9.5.2扁平化设计195
9.6案例： 小米： 用文字塑造产品“视觉感”197
第10章如何写出一个权威性电商文案201
10.1傍名人树权威202
10.1.1名人的巨大威力202
10.1.2傍名人要选对人203
10.2抱专家的大腿205
10.3借他人东风207
10.3.1搭国足的“顺风车”207
10.3.2巧借“东风”的方法208
10.4造新闻有“噱头”211
10.4.1造“双十一”的“噱头”212
10.4.2娱乐宝： 普通人也可做“电影投资者”213
10.5案例： 加多宝： 健康好饮料214
第11章如何写出一个不像广告的电商文案217
11.1别把广告做成广告218
11.1.1写的广告要有创意218
11.1.2写不像广告的电商文案的方法219
11.2别让人一眼认出是叫卖式广告221
11.2.1休格曼“好奇心的种子”的理论221
11.2.2文案中要有情感的影子224
11.3事实是文案最好的内容225
11.3.1讲的事实越多，销售得也越多225
11.3.2文案讲事实的方法228
11.4去逗人乐而不是去“销售”229
11.4.1创作一个看起来像洗发水广告的饮料广告229
11.4.2创意，无非就是哄人的把戏231
11.5从情感诉求出发写文案231
11.5.1情感诉求引共鸣232
11.5.2情用过了头就是煽情、矫情、滥情234
11.6案例： 大众甲壳虫汽车： 想想还是小的好235
第12章如何写出一个精简的电商文案239
12.1简化结构240
12.2别企图写太多字242
12.2.1太长的文案难免适得其反242
12.2.2以最少的字写出最经典的文案243
12.3文字要简明扼要245
12.3.1好文案，多一句都显得累赘245
12.3.2让文字简明扼要应遵循的规则247
12.4多利用短句249
12.4.1啰唆的句子很招人烦249
12.4.2让文案不啰唆的方法250
12.5不贪心，只选最重要的内容252
12.5.1“欢迎”IBM进入PC市场254
12.5.2文案漏斗模型255
12.6案例： 万科： 再不尝试，就晚了256

精彩书摘

　　《大数据时代的人力资源管理》：
　　小曾：是啊，有些培训师虽然知名度高，是大教授或者名企高管，但讲课不一定精彩，甚至可能很枯燥，不受学员喜欢；有些培训师口才好，但讲课内容漂浮，很难落地，听这类培训师的课就像是听演讲，精彩有余，实用不足。如何选好培训师一直是困扰我的问题。
　　Miss陈：那么你有什么想法呢？
　　小曾：我也没有什么好的想法，不过如果我们有一个培训师评分体系，能够对其授课水平进行量化的评估就好了。就像大众点评网对餐厅的评分，每个餐厅的口味、环境、服务都有一个评分，看到评分就能知道餐厅的基本情况，这对我们选择去什么餐厅就餐有很大帮助。类似的还有淘宝卖家的评分，豆瓣电影的评分等，都能很好地帮助我们做出合理的、准确的选择。
　　Miss陈：你这个想法很好，实际上也是可以做到的。我们可以建立培训师评分体系，可以给他们打打分，对培训师进行量化评估，用标准化分数来帮助我们选择合适的培训师。
　　小曾：要怎么建立培训师的评分体系呢？
　　……

前言/序言

　　笔者一直想将概率统计、数据挖掘等数据分析的高级方法应用到人力资源管理领域。在当前的信息化、数据化时代，人力资源管理对数据的依赖性相当强，从招聘中的能力和素质测评，到培训评估、绩效管理、岗位分析、劳动用工、效能分析、薪酬管理等各方面都需要进行数据分析。但人力资源的数据分析大多是描述性统计分析，较少用到高级数据分析技术，如回归分析、聚类分析、因子分析、判别分析、文本挖掘等，对数据的利用率不高，更缺乏对数据的有效和深入挖掘。
　　笔者一直苦于没有找到合适的工具，直到接触R语言。随着了解不断深入，笔者发现R语言有很多优点： 它摆脱了SPSS这类软件的禁锢，即摆脱那种严格的环境和刻板的分析；函数式的编程风格很接近Excel函数用法，复杂的模型通常一两个函数就能解决，容易学习和上手；拥有大量的统计算法，可以任意研究和使用；可以绘制出生动美观的数据图形。而且R语言完全免费，这对人力资源管理专业人员来说非常重要，因为企业几乎不太可能为人力资源部门专门配备商业统计软件。 大数据时代的人力资源管理前言于是本书做了一次大胆尝试，即以R语言为基础，将概率统计、机器学习、文本挖掘等大数据时代流行的数据分析技术，和人力资源管理实践结合在一起，看看有何化学反应。在此之前，鲜见人力资源管理专业人员涉足这个领域，在此之后，你会发现原来人力资源管理也可以运用大数据分析技术，也可以通过数据挖掘来发现数据价值，也能用机器学习的算法预测未来可能发生的事件，还能对文字内容进行数据分析，而这一切在R语言的驱动下变得容易实现。
　　本书的每个案例都以人力资源管理中的现实情景为基础，通过人物对话的方式来讲述。书中虚拟的谦多顺公司在人力资源管理方面出现了一些问题，比如员工需求数量不准确、员工薪酬满意度不高、学员对培训师的意见比较大、新员工离职率比较高、员工能力评价不够客观、离职沟通出现问题，等等。人力资源部经理Miss陈面对这些问题，采用数据分析的方法，帮助部门同事逐个解决问题。在这个过程中，你可以了解概率统计的基本知识、数据挖掘的经典算法，以及文本挖掘中的情感分析，并领略R语言的魅力。
　　本书由于涉及统计学领域的知识，还涉及R语言编程，对人力资源管理专业人员来说有一定难度。为此笔者对书中内容做了一些特别设计，比如必须讲的统计知识尽量详细并且图文并茂，所有案例都提供R源代码以方便练习，等等。如果潜心阅读，并辅以实践演练，相信会有莫大收获。
　　希望本书的出版，能够让越来越多的人力资源管理专业人士认识R语言，运用高级数据分析技术来有效解决企业中的管理问题，更好地发挥人力资源数据的价值。
　　为什么编写本书
　　人力资源管理源于数据分析。20世纪初古典管理学家弗雷德里克·温斯洛·泰勒通过实验研究如何提高工人的劳动生产率，并提出了迄今仍在使用的计件工资制、计时工资制，可算作人力资源数据分析的先驱。后来闵斯特伯格、梅奥两位学者将心理学方法引入工业领域，通过大量实验，研究如何提高工人效率，其核心依然是对数据的测量和分析。所以，人力资源管理从发展之初就与数据分析结下不解之缘。一百多年后的今天，世界进入了信息化、数据化时代，但我国人力资源管理却在数据分析领域原地踏步，在大数据门外驻足不前，仍然在汇总、平均、同比、环比，仍然在依赖Excel，几乎没有将数据挖掘等高级技术应用到管理实践中，去更充分地挖掘数据的价值。这不能不说是一种遗憾！
　　人力资源管理领域未及时享用数据分析技术发展带来的福利，像那些重要且经典的算法如判别分析、机器学习、聚类分析、因子分析、时间序列分析、文本挖掘等早已进入零售、金融、通信、电子商务以及社交媒体行业，并且表现出令人惊讶的作用，但始终把人力资源管理挡在门外。
　　然而，人力资源管理专业人员学习数据分析的意愿并不十分强烈。根据弗鲁姆的理论，人力资源管理专业人员研究数据分析的动机强弱，取决于数据分析能够为工作带来的价值大小、学习的难度大小，以及学习的工具和环境的适宜程度。可想而知，在看不到数据分析带来的价值，对数据分析知识心存畏难，且没有称手的分析工具时，人力资源管理专业人员又怎能迈入数据分析的世界呢？
　　所以，本书尝试将数据分析的高级技术引入人力资源管理领域，提升人力资源管理专业人员学习数据分析的动机水平。首先，用人力资源管理专业人员熟悉的情景编写案例，让大家了解数据分析技术在人力资源管理过程中的作用和价值；其次，穿插普及数据分析的基础知识和算法，重点介绍当前数据分析领域表现优异的统计工具——R语言，并附送源代码。希望能够唤起看到本书的人力资源管理同行对高级数据分析的兴趣。
　　当然，本书只是抛砖引玉。鉴于笔者视野狭窄，狭隘地认为我国人力资源管理领域并未真正涉足数据分析，并未有“大牛”出现，实际上这可能是错误的。不排除有“牛人”早已进行深入的研究，程度之深，应用范围之广，超出笔者的想象。若能发现同行在做同样的事情，希望能够交流、学习，共同促进和提升。
　　也希望通过本书能够进一步推广R语言。笔者用过不少统计软件，但从未有一款如R语言那样让笔者着迷，它几乎能满足笔者对数据分析的所有需求，分析过程简单快速，各种算法随手拈来，图形绘制变化万千。这么好的统计工具，还是免费的，实在没有理由拒绝，也希望更多的人能够知道这个工具，早早用上。
　　本书特点
　　(1) 创新性强，内容为人力资源管理、数据分析和R语言的交叉知识领域。国内首次以R语言为工具，将数据挖掘、文本挖掘等数据分析技术引入人力资源管理领域。
　　(2) 深入浅出、通俗易懂。全书以人力资源管理人员（简称HR）的视角为基础，采取人物对话方式，结合案例讲解数据分析技术在人力资源管理实践中的应用。
　　(3) 对HR来说熟悉度高，代入感强，认同感强。书中案例均以人力资源管理中的常见情景为基础，涉及招聘、培训、薪酬、员工关系管理等模块，对HR来说接受程度高。
　　(4) 阅读难度较低。全书避开讲解复杂的统计学概念、算法，避开讲解R语言的数据结构、语法等内容，重点介绍统计方法的应用案例及其效果，降低阅读难度。
　　(5) 提供完整源代码和数据。源代码重复使用性高，可直接运行并显示效果，易于操练，方便解读，源代码经小量修改后即可用于各类企业。
　　本书人物关系图和公司设定〖*2〗1. 人物关系图
　　2. 公司设定
　　公司名称： 谦多顺集团股份有限公司
　　公司规模： 下属20家子公司，员工3万余人
　　公司性质： 民营企业
　　主营业务： 房地产、软件开发、物业服务、通信产品生产与销售等业务。
　　本书内容
　　全书共分8章，各章内容如下。
　　第1章： 人力资源数据分析的意义。介绍人力资源数据分析的特点、难点以及人力资源数据分析和大数据的关系。
　　第2章： 数据分析前的准备工作。包括如何选用数据分析的工具，数据收集的工具和方法，以及如何整理数据。
　　第3章： 员工年度需求预测。主要介绍了需求预测所采用的方法并分析整个过程。
　　第4章： 培训师评估。介绍如何建立企业内部培训讲师授课评分数据库，在此基础上通过计算机标准分建立常模，绘制正态分布图，用定量化的方法选择讲师，并进行培训评估。
　　第5章： 薪酬公平性分析。讲解如何运用薪资结构图、基尼系数、Compa指标、薪酬公平感计量模型来分析员工薪酬公平性。
　　第6章： 员工综合能力评估。讲解通过综合评价法评估员工综合能力。
　　第7章： 员工离职倾向分析。介绍了如何用Boosting、随机森林等机器学习算法预测员工未来一年内的离职概率。
　　第8章： 员工辞职报告的情感分析。介绍用文本挖掘中的情感分析技术分析员工辞职报告。
　　关于作者
　　蔡治： 西南师范大学心理学硕士、高级经济师、高级人力资源管理师、高级企业培训师、SPSS数据分析师，R语言爱好者，长期从事人力资源管理工作，现任某国有通信企业人力资源部经理。
　　哪些人会对本书有阅读兴趣
　　�r 人力资源管理工作中需要进行数据分析的人士。
　　�r R语言爱好者，对R语言在各行业中的应用感兴趣的人士。
　　�r 经常阅读分析报告，关注各职能板块研究报告的各级管理人员。
　　�r 从事咨询、研究、分析等工作的专业人士。
　　�r 人力资源管理专业的本科生和研究生。
　　致谢
　　感谢广东省通信产业服务有限公司陈洪先生、钟永健先生、冯丽芳女士和张晓军女士，将数据分析的任务交给我，为我提供了在工作中研究和应用数据分析的机会，促成我去接触和学习R语言。感谢李延华、张宝、张静，我们经常在一起沟通、讨论，产生了不少想法。感谢夫人陈丽君女士的默默支持和鼓励，让我得以完成本书的写作。
　　尽管我对书稿校正多次，但仍然不可避免有疏漏和不足之处，请读者批评指正。我会在适当的时间进行修正，以满足大家的需要。
　　与作者联系
　　作者
　　2016年8月

《大数据时代的人力资源管理》是一本面向现代企业管理者、人力资源专业人士以及对人力资源数字化转型感兴趣的读者的深度指南。本书并非一本泛泛而谈的管理学教材，而是聚焦于大数据这一核心技术如何以前所未有的方式重塑人力资源管理的各个维度，并提供了切实可行的策略与实践方法。 本书开篇，便深刻剖析了大数据对传统人力资源管理带来的颠覆性冲击。在过去，人力资源决策往往依赖于经验、直觉和相对有限的数据收集，效率不高且容易产生偏见。然而，随着信息技术的飞速发展，企业积累了海量的人事数据，从员工的招聘申请、培训记录、绩效评估，到考勤、薪酬、离职信息，乃至社交媒体上的公开信息，都蕴含着宝贵的洞察。本书着重阐述了如何识别、收集、存储、清洗和分析这些庞杂的数据，将其转化为驱动人力资源决策的强大引擎。 第一部分“大数据与人力资源管理的基石”着力于构建读者对大数据在HR领域应用的宏观认识。我们首先探讨了大数据分析的核心理念——从“描述性分析”到“预测性分析”，再到“规范性分析”的演进。例如，通过描述性分析，企业可以了解当前的员工队伍构成、离职率分布等基本情况；而预测性分析则能帮助我们预测哪些员工可能面临离职风险，或者哪些培训项目能带来最大的ROI；更进一步，规范性分析则能为管理者提供具体的行动建议，如如何调整薪酬福利以提高员工满意度，或者如何优化招聘流程以吸引顶尖人才。本书强调，理解这些分析的层级是有效利用大数据的首要步骤。 接着，我们将目光聚焦在人力资源数据的基础建设上。数据质量是大数据分析的生命线。本书深入讨论了数据标准化、数据清洗、数据集成等关键环节，阐述了如何建立一个可靠、准确、一致的数据仓库。我们介绍了各种数据质量问题的成因，以及相应的检测和纠正方法。同时，本书也详细阐述了数据安全与隐私保护的重要性，在合规的前提下，如何最大化数据的价值，避免潜在的法律风险。 第二部分“大数据在人才招聘与获取中的应用”是本书的核心内容之一。传统的招聘模式往往耗时耗力，且效果难以量化。本书引入了大数据驱动的招聘策略，旨在提高招聘效率，降低招聘成本，并显著提升招聘质量。我们探讨了如何利用大数据分析职位需求，预测人才市场的趋势，从而提前布局人才储备。 书中详细阐述了“人才画像”的构建。通过分析成功员工的过往经历、技能、教育背景、甚至软技能特质，我们可以构建出精准的人才画像，并将其作为筛选简历、设计面试问题、评估候选人的依据。本书介绍了利用自然语言处理（NLP）技术分析简历和申请信，从中提取关键信息，并与人才画像进行匹配。此外，大数据还可以帮助企业优化招聘渠道，识别哪些渠道产生的候选人质量最高、转化率最高，从而将资源集中投放到最有效的渠道。 在候选人评估方面，本书介绍了如何利用在线行为分析、社交媒体信息（在合规范围内）以及大数据驱动的评估工具，更全面、客观地了解候选人的潜力与匹配度。例如，通过分析候选人的公开作品集、技术贡献（如GitHub），可以更直观地评估其专业能力。本书还提供了构建数据驱动的面试反馈系统，帮助面试官进行更结构化、更客观的评估，并对面试结果进行量化分析，以持续改进面试流程。 第三部分“大数据驱动的员工发展与绩效管理”深入探讨了如何利用大数据提升员工的成长速度和工作表现。在员工发展方面，本书强调了个性化学习的重要性。通过分析员工的学习偏好、技能短板、职业发展目标，大数据能够推荐最适合的培训课程、学习资源和发展路径，实现“千人千面”的定制化学习体验。我们介绍了如何利用学习管理系统（LMS）和在线学习平台的数据，追踪员工的学习进度，评估培训效果，并根据反馈调整学习计划。 绩效管理是人力资源管理中的关键环节，而大数据能够使其更加科学、公正和前瞻。本书详细阐述了如何构建基于数据的绩效评估体系。这包括设定可量化的绩效指标，实时追踪员工的工作进展，以及利用数据分析识别影响绩效的关键因素。我们介绍了“360度反馈”的量化应用，如何收集、分析来自同事、下属、上级的反馈数据，并将其转化为建设性的发展建议。 更重要的是，本书着重介绍了预测性绩效分析。通过分析历史绩效数据、工作行为数据、以及其他相关因素（如项目投入、协作频率），我们可以预测员工未来的绩效表现，及时发现绩效下滑的迹象，并采取干预措施。例如，如果发现某个团队的协作频率突然下降，并且伴随着项目延期，这可能预示着团队内部出现了问题，需要 HR 及时介入。本书提供了具体的案例分析，展示了如何通过数据分析，识别高绩效员工的特质，复制成功经验，以及如何为绩效不佳的员工提供针对性的辅导和支持。 第四部分“大数据在员工敬业度与留存管理中的应用”探讨了如何利用大数据构建更具吸引力的工作环境，降低员工流失率。员工敬业度是衡量员工满意度、归属感和工作投入度的重要指标。本书介绍了如何通过收集和分析员工调查数据、内部沟通数据、以及与工作相关的行为数据，深入洞察员工的敬业度水平，并识别影响敬业度的关键因素，如领导风格、工作负荷、职业发展机会等。 基于对敬业度数据的分析，本书提供了制定有针对性的干预措施的策略。例如，如果发现某个部门的敬业度普遍较低，并且与领导风格有关，那么可能需要对该部门的管理者进行领导力培训。在员工留存方面，大数据分析能够帮助企业提前识别具有离职倾向的员工。通过分析员工的离职前行为（如频繁查看招聘网站、减少内部沟通、请假次数增多等），可以构建“离职预测模型”，为 HR 部门提供预警。 一旦识别出高风险离职员工，本书提出了主动干预的策略，包括进行一对一沟通、了解其离职原因、提供更有竞争力的薪酬福利、或者调整其工作职责和发展机会。同时，本书也强调了构建数据驱动的离职面谈流程，深入挖掘离职的根本原因，并将这些信息反馈给人力资源战略的制定，以期从源头上解决问题。 第五部分“大数据时代的 HR 技术与创新”关注了实现大数据在 HR 领域应用的技术基础和未来趋势。本书介绍了当前主流的 HRIS（人力资源信息系统）、HCM（人力资本管理）系统以及各种专业的人力资源分析工具。我们探讨了如何选择和实施适合企业需求的技术解决方案，以及如何最大化现有系统的利用率。 本书还展望了人工智能（AI）和机器学习（ML）在 HR 领域的应用前景。例如，AI 驱动的聊天机器人可以用于回答员工的常见问题，解放 HR 的人力；机器学习算法可以用于更精准的候选人匹配和绩效预测；而深度学习则有可能在分析非结构化数据（如员工的自由文本反馈）方面发挥更大的作用。 最后，本书强调了构建数据驱动的 HR 文化的重要性。这不仅仅是技术层面的应用，更是思维模式和组织文化的转变。HR 部门需要培养数据素养，提升分析能力，并与业务部门紧密合作，将数据洞察转化为实际的业务价值。本书提供了一系列关于如何推动 HR 部门走向数据驱动的实用建议，包括持续的学习、跨部门的协作以及领导层的支持。 总而言之，《大数据时代的人力资源管理》旨在为读者提供一个全面、系统且极具实践指导意义的框架，帮助他们理解并掌握大数据在人力资源管理中的强大力量，从而构建更高效、更智能、更具竞争力的现代化人力资源体系。本书不仅是技术指南，更是战略蓝图，引领读者在数据洪流中找到人力资源管理的未来之路。

评分☆☆☆☆☆

说实话，刚拿到这本书的时候，我并没有抱太大的期望，因为市面上关于“大数据”和“人力资源”结合的书籍，很多都写得比较空泛，缺乏实际指导意义。然而，当我翻开书页，开始阅读时，我发现这本书并没有让我失望。作者的文笔流畅，逻辑清晰，将复杂的概念讲得通俗易懂。我尤其喜欢其中关于数据驱动决策的章节，让我对如何利用数据来评估HR项目的有效性有了新的认识。书中对招聘和绩效管理的数据化分析部分，也给了我很大的启发，让我看到了如何通过数据来优化这些关键的HR流程。我还在思考，书中提到的那些分析工具和方法，是否真的适合中小企业使用？有没有一些成本较低、易于上手的替代方案？我希望作者在后续的章节中，能够对这些方面进行更深入的探讨，为不同规模的企业提供更具普适性的建议。总而言之，这本书给我带来了很多惊喜，让我对大数据在HR领域的应用有了更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

我之前读过几本关于数据分析的书，但总感觉它们离我实际的工作场景有点远，尤其是涉及到人力资源管理这样高度人性化的领域。所以，当看到这本书的标题时，我立刻被吸引住了。我想了解的是，大数据究竟能为HR做什么？比如，是不是可以通过分析员工的行为模式，来识别出那些潜在的高绩效人才，并给予他们更多的发展机会？或者，是不是可以利用数据来预测团队的协作效率，及时发现并解决可能出现的瓶颈？我特别关注的是，在处理敏感的员工数据时，如何保证隐私和合规性？这本书有没有提到相关的技术和伦理方面的考量？我还对如何将这些大数据分析转化为实际的管理策略感到好奇。是需要HR团队掌握新的技能，还是需要引入新的工具和平台？如果涉及到工具，那本书里会不会推荐一些实用的软件或系统？我希望它能够提供一些实操性的建议，让我能够将书中的知识运用到我的工作中，真正解决一些实际的问题，而不是仅仅停留在理论层面。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我当初抱着极大的好奇心买下的，毕竟“大数据时代”这个词汇本身就带着一股科技感和未来感。翻开书页，我期待的是一种颠覆性的体验，能够告诉我如何在日新月异的技术浪潮中，让企业的人力资源管理焕发新生。我想象着书里会详细解析如何利用海量数据挖掘员工的潜力，如何精准预测人才流失，甚至是如何通过数据驱动来优化招聘流程，提升员工满意度。我尤其好奇的是，那些传统的、经验式的HR工作，在大数据面前究竟会发生怎样的变革？会不会有具体的案例分析，展示那些成功运用大数据实现人力资源管理的“弄潮儿”们的故事？我希望这本书能够给我一些切实可行的指导，让我看到大数据在HR领域的落地应用，而不只是停留在概念的层面。我一直在思考，当HR不再仅仅是处理表格和流程，而是成为一个能够洞察数据、预见趋势的战略伙伴时，那将是怎样一番景象。这本书，我希望它能为我描绘出这样一幅蓝图，让我对未来的HR工作充满信心和方向感。

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何利用科技来提升企业管理效率充满了好奇，特别是人力资源管理，这个领域往往被认为是比较“软性”的，但我觉得大数据恰恰可以为它带来硬核的支持。我希望这本书能让我明白，大数据究竟能为HR带来哪些具体的好处。比如，在人才招聘方面，我希望看到如何通过大数据来提高招聘的精准度和效率，减少无效的简历和面试。在员工培训方面，我希望了解如何根据员工的学习行为和能力数据，来制定更有效的培训计划，提升培训效果。另外，我还想知道，大数据能否帮助企业更好地预测员工的流失风险，并采取相应的措施来留住人才。这本书有没有提到一些实际的案例，展示企业是如何成功地应用大数据来解决这些HR难题的？我希望它能提供一些可操作的建议，让我能够将书中的知识运用到我的工作中，从而提升我所在公司的HR管理水平。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很吸引人，有一种简洁而专业的风格，让我对内容充满了期待。我一直对人力资源管理领域如何与时俱进保持着高度的关注，特别是“大数据”这个词，让我觉得它可能蕴含着巨大的变革力量。我期望这本书能够深入浅出地阐释大数据在HR各模块的应用，比如在招聘方面，是否能通过大数据分析来优化招聘渠道，提高招聘效率，甚至精准匹配岗位需求和人才画像？在员工发展方面，是否能通过数据来识别员工的学习需求和职业发展方向，提供个性化的培训和晋升建议？更让我感兴趣的是，如何通过大数据来提升员工敬业度和满意度，建立一个更加积极健康的企业文化。这本书是否有具体的案例研究，展示那些成功运用大数据进行HR转型的企业？我希望它能提供一些可借鉴的经验和方法，让我能够更好地理解和应用大数据，让HR工作变得更加科学、高效和人性化。

评分☆☆☆☆☆

好好好 好好好 好好好

评分☆☆☆☆☆

包装不错，没有拆封，应该是新的。纸张质量也很好，还没有看，以后追评。

评分☆☆☆☆☆

正版书籍，正在学习中。

评分☆☆☆☆☆

质量杠杠的，速度悠悠的。满意，好评，有需要还会再买。

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

还可以吧，可以一读！

评分☆☆☆☆☆

对大数据下如何进行人力资源数据分析有参考意义…

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

好好好 好好好 好好好