大数据时代人才发展量化研究与管理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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桂昭明 著，中国人才研究会 编

图书标签:

• 大数据
• 人才发展
• 量化研究
• 人力资源管理
• 人才管理
• 数据分析
• 人才测评
• 职业发展
• 大数据应用
• 管理学

出版社： 党建读物出版社

ISBN：9787509907351

版次：1

商品编码：12133519

包装：平装

开本：32开

出版时间：2017-07-01

用纸：胶版纸

内容简介

本书系国家出版基金项目“人才强国研究出版工程”系列图书之一。本书将作者前期关于人才发展量化研究的论文、研究报告集成起来，在大数据思想的指导下重新编辑、整理，形成人才发展过程中诸多环节量化研究的完整图像，研究大数据、云计算、“互联网”技术的特点及对人才发展的影响，探讨大数据时代人才发展研究与管理的新路径。

作者简介

中国人才研究会是人力资源和社会保障部主管单位，主要围绕人才学、人力资源管理、人事行政学三大学科领域开展学术研究、学术交流、国际合作、咨询服务、专业培训等活动。桂昭明是武汉工程大学管理学院教授；人才资源开发研究所所长；博士研究生导师。

目录

理论篇
第一章 大数据时代与人才发展
第一节 大数据的基本概念与基本理论
第二节 大数据时代与人才发展
第二章 人才发展中的量化研究
第一节 人才发展状态研究
第二节 人才发展能力研究
第三节 人才发展成效研究
第四节 人才竞争比较优势研究
第三章 人才发展中的量化管理
第一节 人才配置量化管理
第二节 人才使用量化管理
第三节 人才绩效量化管理

实证篇
第四章 中国区域人才竞争力指数
第一节 中国省域人才竞争力指数及比较
第二节 中国省域集群人才竞争力指数及比较
第三节 中国城市人才竞争力指数及比较
第五章 中国区域人才集聚度研究
第一节 中国省域人才集聚度评价与比较
第二节 中国城市人才集聚度评价与比较
第六章 中国区域人才效用研究
第一节 中国区域人才使用效益
第二节 中国区域人才贡献率
第七章 中国人才国际比较
第一节 中国人才创新创业的国际比较
第二节 中国2020年进人世界人才强国论证
参考文献
后记

数字浪潮下的智者之路：大数据赋能个人与组织效能提升深度解析 在信息爆炸与技术革新交织的时代，数据早已不再是简单的记录，而是驱动决策、洞察趋势、重塑未来的核心资产。本书旨在深入探讨如何在浩瀚的数字洪流中，精准识别、高效培养并科学管理具备驾驭大数据能力的人才，从而为个人和组织的持续发展注入澎湃动力。本书并非仅仅是关于大数据技术的堆砌，而是聚焦于大数据在人才发展这一核心议题上的战略性应用，通过量化研究的方法，揭示数据背后隐藏的规律，为构建面向未来的卓越人才体系提供一套严谨而实操性的解决方案。 第一篇：大数据时代人才发展的时代命题与理论基石 数字经济的崛起，对传统人才培养和管理模式提出了前所未有的挑战。僵化的知识体系、滞后的技能更新、以及对个体潜能的忽视，都使得组织在快速变化的市场环境中步履维艰。本篇将首先勾勒出大数据时代人才发展的宏观图景，剖析当前人才供需的结构性矛盾，以及新技术对职业技能和学习方式的颠覆性影响。我们将深入阐述大数据思维如何渗透到人才发展的各个环节，从招聘、培训、绩效评估到职业规划，数据驱动的决策将如何取代经验主义，成为提升人才效能的关键。 在此基础上，我们将构建本书的理论框架。这包括对人才发展核心理论的回顾与创新，如人力资本理论、学习型组织理论、人才梯队建设理论等，并重点探讨如何将这些理论与大数据分析技术相结合。例如，我们如何利用大数据分析来量化人力资本的投入产出比？如何通过数据洞察构建更具活血性的学习型组织？又如何通过数据模型预测人才的流失风险，并提前制定干预措施，构建稳固的人才梯队？本篇将为后续的量化研究奠定坚实的理论基础，确保我们的分析既有深度，又具前瞻性。 第二篇：量化研究的基石：大数据在人才发展中的数据源与方法论 量化研究的核心在于数据的获取、处理与分析。本篇将详细介绍大数据时代人才发展研究所涉及的各类数据源。这些数据源涵盖但不限于： 个体层面数据： 员工的人力资源信息（入职时间、岗位、教育背景、薪酬等），培训记录（课程参与度、学习时长、考试成绩、学习路径），绩效评估数据（KPI达成率、360度反馈、项目贡献），行为数据（内部系统操作日志、沟通频率、文档协作、参与的会议和活动），以及通过职业测评、性格测试等获得的个体特质数据。 组织层面数据： 组织架构、团队构成、项目分布、业务发展指标、市场竞争情况、行业人才趋势报告、招聘漏斗数据、员工流失率、满意度调查数据等。 外部大数据源： 社交媒体数据（行业讨论、人才评价）、招聘平台数据（岗位需求、薪资水平、候选人画像）、行业研究报告、政策法规信息等。 在明确数据源的基础上，本篇将深入探讨适用的量化研究方法论。我们将介绍常用的统计分析方法，如回归分析、相关性分析、聚类分析、因子分析等，如何用于挖掘人才数据中的模式和关系。我们将重点阐述机器学习在人才发展中的应用，例如： 预测模型： 基于历史数据，预测员工的绩效表现、晋升潜力、离职风险、培训需求等。 推荐系统： 为员工推荐最适合的学习课程、职业发展路径、导师匹配等。 异常检测： 识别潜在的绩效问题、违规行为或团队不适应情况。 自然语言处理（NLP）： 分析非结构化数据，如员工反馈、面试记录、项目文档，以提取关键信息和情感倾向。 此外，本篇还将讨论数据挖掘、数据可视化等技术在呈现研究成果和支持决策中的作用。我们将强调数据清洗、特征工程、模型评估等关键步骤，确保研究的严谨性和结论的可靠性。 第三篇：量化研究的实践：大数据赋能人才发展的关键维度 本篇将是本书的核心应用篇，我们将运用前两篇构建的理论框架和方法论，深入探讨大数据在人才发展的各个关键维度上的量化研究与实践。 精准人才招聘与筛选： 职位画像与人才画像的量化匹配： 通过分析成功员工的画像特征（教育背景、技能、经验、行为模式），与职位要求进行量化匹配，构建精准的招聘模型，提高招聘效率和人岗匹配度。 智能简历解析与筛选： 利用NLP技术，自动解析简历中的关键信息，识别潜在的候选人，并根据职位要求进行量化评分。 行为指标预测招聘成功率： 分析过往招聘过程中的行为数据（如沟通次数、面试时长），预测候选人的入职可能性与未来绩效。 评估招聘渠道的ROI： 通过数据分析，量化不同招聘渠道的成本与招聘到高质量人才的数量，优化招聘预算配置。 高效个性化人才培养： 学习需求智能诊断： 基于员工的绩效数据、岗位要求、职业发展目标，利用算法预测个体差异化的学习需求。 学习路径优化： 通过分析不同学习内容对绩效提升的量化影响，为员工推荐最优的学习路径和资源。 培训效果量化评估： 设计科学的评估指标，如技能掌握度、知识应用率、绩效改进度等，量化培训项目的投入产出。 预测技能缺口与人才储备： 基于业务发展预测与行业趋势分析，量化未来所需的关键技能，并制定相应的培养计划。 科学客观人才绩效评估： 多维度绩效数据整合与分析： 整合KPI、项目贡献、客户反馈、同事评价等多元数据，构建更全面的绩效评估模型。 行为数据对绩效的影响分析： 量化分析员工在项目协作、沟通效率、问题解决等行为指标与绩效结果之间的关联。 避免主观偏见： 通过数据驱动的评估，减少人为因素和主观判断带来的偏差，实现更公平公正的评价。 识别高绩效员工的关键驱动因素： 通过数据挖掘，找出驱动高绩效的共同特质和行为模式，为人才发展提供借鉴。 前瞻性职业发展与继任者计划： 人才潜能量化评估： 基于多维度数据（如学习能力、适应性、领导力潜力），构建潜能评估模型，识别具备晋升潜力的人才。 职业路径可视化与规划： 将职业发展路径与个体能力、市场需求相结合，为员工提供数据支持的职业发展建议。 继任者计划的量化支持： 通过分析关键岗位的人才储备情况、潜能评估结果，为继任者计划提供数据支持，确保关键岗位的平稳过渡。 预测人才流失风险与干预： 基于历史流失数据和当前员工的行为、满意度等指标，构建流失预警模型，并针对性地采取保留措施。 第四篇：大数据时代人才管理的创新与未来展望 在完成大数据在人才发展各环节的量化研究后，本篇将聚焦于这些研究成果如何支撑组织人才管理的创新，并展望未来的发展趋势。 构建数据驱动的人才决策支持系统： 介绍如何将量化研究成果转化为可执行的决策支持工具，帮助管理者更快速、更准确地做出人才相关的决策。 人本与数据的融合： 强调在应用大数据分析的同时，如何平衡技术与人文关怀，确保人才发展的过程是人性化且富有温度的。数据分析应服务于人，而非取代人的判断和情感连接。 数据隐私与伦理规范： 探讨在大数据应用过程中，如何确保数据隐私得到充分保护，并遵守相关的伦理规范，建立可信赖的数据使用机制。 组织文化与人才发展： 分析如何通过大数据洞察，识别组织文化中与人才发展相契合或存在阻碍的因素，并制定相应的文化建设与改进策略。 未来趋势展望： 展望大数据在人才发展领域的未来发展方向，如人工智能在人才发展中的更深层次应用、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）在沉浸式培训中的潜力、以及如何构建持续进化的智能人才发展生态系统。 本书将通过大量案例分析和数据可视化图表，将抽象的研究方法具象化，使读者能够清晰地理解大数据如何为人才发展带来切实可见的价值。本书的目标是成为一本集理论深度、方法严谨、实践指导于一体的权威著作，帮助读者在瞬息万变的数字时代，掌握驭人方略，实现个人与组织的共同成长。

评分☆☆☆☆☆

最近几年，数字化转型的大潮把我们推向了一个不得不直面数据价值的时代，但很多组织在实践中遭遇了“数据孤岛”的困境。我的核心诉求是，这本书能否提供一个跨部门协作的视角来看待人才数据的整合与应用？人才发展的数据往往分散在HRIS系统、绩效管理平台、学习管理系统（LMS）乃至财务系统中，如何打破壁垒，构建一个统一的“人才数据湖”？更进一步，我期待它能深入探讨“数据治理”在人才管理中的核心地位。一个充满噪声和冗余数据的模型，得出的结论必然是误导性的。因此，我非常好奇，书中是否会提供一套成熟的数据质量控制标准，以及如何确保在数据共享和分析过程中，严格遵守隐私保护和合规性的要求。如果它能提供一套从顶层设计到落地执行的集成框架，指导企业如何系统性地建立一个可靠、安全且全景式的人才数据生态，那这本书的实用价值无疑是极高的。

评分☆☆☆☆☆

这本《大数据时代人才发展量化研究与管理》听起来就像是一把解锁未来人力资源管理玄机的金钥匙。我一直对如何将冰冷的数据转化为火热的人才战略深感兴趣，市面上很多关于人才发展的书籍，要么是停留在理论的宏大叙事，要么是陷入了工具使用的具体操作，缺乏一个将两者有效连接的理论框架。我期待它能详尽地剖析当前企业在面对海量员工行为数据时，究竟该如何构建一套既科学又具有前瞻性的量化评估体系。比如，如何界定“高效能”这个模糊的概念，并将其分解为可测量的指标？更重要的是，这种量化模型在人才的选拔、培养和激励环节中，如何避免“算法偏见”和“一刀切”的风险，真正实现个性化与公平性的平衡？如果这本书能提供具体的研究案例和实操路径，阐明从数据采集、清洗到模型建立的全流程，那它就不仅仅是一本参考书，更是一本实战指南，能帮助我们真正驯服大数据这头猛兽，让它为人才的精准画像和可持续发展服务，避免让我们的管理决策被淹没在数据的海洋里。

评分☆☆☆☆☆

从管理实践的角度来看，任何量化模型一旦应用于评估个体，就必然会引发组织内部的接受度和信任度问题。我的一个主要疑虑是，书中如何处理“量化结果”向“人性化管理”的过渡？如果一个员工明明感觉自己付出了极大的努力，但量化分数却不理想，这种“数字的背叛”极易导致士气低落和抵触情绪。我期待这本书能提供关于“量化沟通”的艺术和策略。作者是否探讨了如何向员工清晰地解释评估的逻辑，如何平衡算法的客观性与管理者的人文关怀？此外，对于那些量化结果不佳但拥有巨大潜力的新人或转型人员，管理层应该如何依据量化数据进行有针对性的辅导和激励，而不是简单地将他们排除在晋升序列之外？这本书如果能提供一套成熟的“人机协作”管理范式，平衡冰冷的数据与火热的团队士气，那它将真正触及大数据时代管理哲学的核心难题。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，我对这种带有“量化研究”和“管理”标签的书籍往往抱有一种审慎的乐观态度。我更希望看到的是一种深刻的洞察，而非简单的流程复述。我们都知道，人才的价值往往体现在那些难以量化的“软技能”上——比如创新思维、跨文化沟通能力，以及在压力下的韧性。这本书如果只是侧重于OKR完成度、项目交付周期这类容易量化的KPI，那它的价值就会大打折扣。我真正想探究的是，作者如何巧妙地将这些“非结构化”的人才特质，通过先进的统计学方法或机器学习算法进行转化和映射。例如，它是否探讨了如何利用自然语言处理技术（NLP）分析员工的内部沟通记录，从而量化其团队协作和影响力？如果它能提供一套严谨的方法论，证明我们不必为了追求量化而牺牲对人才复杂性的理解，而是通过更精妙的量化手段去捕捉这些微妙的差异，那么这本书的理论贡献就不可估量了。它需要证明，量化不是目的，而是更深层次理解人才潜能的工具。

评分☆☆☆☆☆

我更关注的是“发展”这个面向，而非仅仅停留在“评估”层面。量化研究的目的，最终应当是为了驱动更有效的干预和提升。如果这本书仅仅停留在“发现问题”——比如谁是高潜人才、谁有离职风险——而没有提供基于量化洞察的“解决之道”，那它就只是一个昂贵的诊断报告。我希望看到它能阐述一套动态的人才发展路径规划模型。例如，当量化模型预测某员工在未来六个月内关键技能会出现短板时，系统应该自动推荐定制化的学习资源、导师配对，并实时追踪这些干预措施对员工能力提升的具体量化影响。这种闭环反馈机制，才是大数据时代人才管理的精髓所在。它需要展示如何将预测性分析转化为前瞻性的指导，确保人才投资的回报率最大化，将“被动响应”转变为“主动塑造”未来的人才结构。