大數據時代人纔發展量化研究與管理 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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桂昭明 著，中國人纔研究會 編

圖書標籤:

• 大數據
• 人纔發展
• 量化研究
• 人力資源管理
• 人纔管理
• 數據分析
• 人纔測評
• 職業發展
• 大數據應用
• 管理學

齣版社： 黨建讀物齣版社

ISBN：9787509907351

版次：1

商品編碼：12133519

包裝：平裝

開本：32開

齣版時間：2017-07-01

用紙：膠版紙

內容簡介

本書係國傢齣版基金項目“人纔強國研究齣版工程”係列圖書之一。本書將作者前期關於人纔發展量化研究的論文、研究報告集成起來，在大數據思想的指導下重新編輯、整理，形成人纔發展過程中諸多環節量化研究的完整圖像，研究大數據、雲計算、“互聯網”技術的特點及對人纔發展的影響，探討大數據時代人纔發展研究與管理的新路徑。

作者簡介

中國人纔研究會是人力資源和社會保障部主管單位，主要圍繞人纔學、人力資源管理、人事行政學三大學科領域開展學術研究、學術交流、國際閤作、谘詢服務、專業培訓等活動。桂昭明是武漢工程大學管理學院教授；人纔資源開發研究所所長；博士研究生導師。

目錄

理論篇
第一章 大數據時代與人纔發展
第一節 大數據的基本概念與基本理論
第二節 大數據時代與人纔發展
第二章 人纔發展中的量化研究
第一節 人纔發展狀態研究
第二節 人纔發展能力研究
第三節 人纔發展成效研究
第四節 人纔競爭比較優勢研究
第三章 人纔發展中的量化管理
第一節 人纔配置量化管理
第二節 人纔使用量化管理
第三節 人纔績效量化管理

實證篇
第四章 中國區域人纔競爭力指數
第一節 中國省域人纔競爭力指數及比較
第二節 中國省域集群人纔競爭力指數及比較
第三節 中國城市人纔競爭力指數及比較
第五章 中國區域人纔集聚度研究
第一節 中國省域人纔集聚度評價與比較
第二節 中國城市人纔集聚度評價與比較
第六章 中國區域人纔效用研究
第一節 中國區域人纔使用效益
第二節 中國區域人纔貢獻率
第七章 中國人纔國際比較
第一節 中國人纔創新創業的國際比較
第二節 中國2020年進人世界人纔強國論證
參考文獻
後記

數字浪潮下的智者之路：大數據賦能個人與組織效能提升深度解析 在信息爆炸與技術革新交織的時代，數據早已不再是簡單的記錄，而是驅動決策、洞察趨勢、重塑未來的核心資産。本書旨在深入探討如何在浩瀚的數字洪流中，精準識彆、高效培養並科學管理具備駕馭大數據能力的人纔，從而為個人和組織的持續發展注入澎湃動力。本書並非僅僅是關於大數據技術的堆砌，而是聚焦於大數據在人纔發展這一核心議題上的戰略性應用，通過量化研究的方法，揭示數據背後隱藏的規律，為構建麵嚮未來的卓越人纔體係提供一套嚴謹而實操性的解決方案。 第一篇：大數據時代人纔發展的時代命題與理論基石 數字經濟的崛起，對傳統人纔培養和管理模式提齣瞭前所未有的挑戰。僵化的知識體係、滯後的技能更新、以及對個體潛能的忽視，都使得組織在快速變化的市場環境中步履維艱。本篇將首先勾勒齣大數據時代人纔發展的宏觀圖景，剖析當前人纔供需的結構性矛盾，以及新技術對職業技能和學習方式的顛覆性影響。我們將深入闡述大數據思維如何滲透到人纔發展的各個環節，從招聘、培訓、績效評估到職業規劃，數據驅動的決策將如何取代經驗主義，成為提升人纔效能的關鍵。 在此基礎上，我們將構建本書的理論框架。這包括對人纔發展核心理論的迴顧與創新，如人力資本理論、學習型組織理論、人纔梯隊建設理論等，並重點探討如何將這些理論與大數據分析技術相結閤。例如，我們如何利用大數據分析來量化人力資本的投入産齣比？如何通過數據洞察構建更具活血性的學習型組織？又如何通過數據模型預測人纔的流失風險，並提前製定乾預措施，構建穩固的人纔梯隊？本篇將為後續的量化研究奠定堅實的理論基礎，確保我們的分析既有深度，又具前瞻性。 第二篇：量化研究的基石：大數據在人纔發展中的數據源與方法論 量化研究的核心在於數據的獲取、處理與分析。本篇將詳細介紹大數據時代人纔發展研究所涉及的各類數據源。這些數據源涵蓋但不限於： 個體層麵數據： 員工的人力資源信息（入職時間、崗位、教育背景、薪酬等），培訓記錄（課程參與度、學習時長、考試成績、學習路徑），績效評估數據（KPI達成率、360度反饋、項目貢獻），行為數據（內部係統操作日誌、溝通頻率、文檔協作、參與的會議和活動），以及通過職業測評、性格測試等獲得的個體特質數據。 組織層麵數據： 組織架構、團隊構成、項目分布、業務發展指標、市場競爭情況、行業人纔趨勢報告、招聘漏鬥數據、員工流失率、滿意度調查數據等。 外部大數據源： 社交媒體數據（行業討論、人纔評價）、招聘平颱數據（崗位需求、薪資水平、候選人畫像）、行業研究報告、政策法規信息等。 在明確數據源的基礎上，本篇將深入探討適用的量化研究方法論。我們將介紹常用的統計分析方法，如迴歸分析、相關性分析、聚類分析、因子分析等，如何用於挖掘人纔數據中的模式和關係。我們將重點闡述機器學習在人纔發展中的應用，例如： 預測模型： 基於曆史數據，預測員工的績效錶現、晉升潛力、離職風險、培訓需求等。 推薦係統： 為員工推薦最適閤的學習課程、職業發展路徑、導師匹配等。 異常檢測： 識彆潛在的績效問題、違規行為或團隊不適應情況。 自然語言處理（NLP）： 分析非結構化數據，如員工反饋、麵試記錄、項目文檔，以提取關鍵信息和情感傾嚮。 此外，本篇還將討論數據挖掘、數據可視化等技術在呈現研究成果和支持決策中的作用。我們將強調數據清洗、特徵工程、模型評估等關鍵步驟，確保研究的嚴謹性和結論的可靠性。 第三篇：量化研究的實踐：大數據賦能人纔發展的關鍵維度 本篇將是本書的核心應用篇，我們將運用前兩篇構建的理論框架和方法論，深入探討大數據在人纔發展的各個關鍵維度上的量化研究與實踐。 精準人纔招聘與篩選： 職位畫像與人纔畫像的量化匹配： 通過分析成功員工的畫像特徵（教育背景、技能、經驗、行為模式），與職位要求進行量化匹配，構建精準的招聘模型，提高招聘效率和人崗匹配度。 智能簡曆解析與篩選： 利用NLP技術，自動解析簡曆中的關鍵信息，識彆潛在的候選人，並根據職位要求進行量化評分。 行為指標預測招聘成功率： 分析過往招聘過程中的行為數據（如溝通次數、麵試時長），預測候選人的入職可能性與未來績效。 評估招聘渠道的ROI： 通過數據分析，量化不同招聘渠道的成本與招聘到高質量人纔的數量，優化招聘預算配置。 高效個性化人纔培養： 學習需求智能診斷： 基於員工的績效數據、崗位要求、職業發展目標，利用算法預測個體差異化的學習需求。 學習路徑優化： 通過分析不同學習內容對績效提升的量化影響，為員工推薦最優的學習路徑和資源。 培訓效果量化評估： 設計科學的評估指標，如技能掌握度、知識應用率、績效改進度等，量化培訓項目的投入産齣。 預測技能缺口與人纔儲備： 基於業務發展預測與行業趨勢分析，量化未來所需的關鍵技能，並製定相應的培養計劃。 科學客觀人纔績效評估： 多維度績效數據整閤與分析： 整閤KPI、項目貢獻、客戶反饋、同事評價等多元數據，構建更全麵的績效評估模型。 行為數據對績效的影響分析： 量化分析員工在項目協作、溝通效率、問題解決等行為指標與績效結果之間的關聯。 避免主觀偏見： 通過數據驅動的評估，減少人為因素和主觀判斷帶來的偏差，實現更公平公正的評價。 識彆高績效員工的關鍵驅動因素： 通過數據挖掘，找齣驅動高績效的共同特質和行為模式，為人纔發展提供藉鑒。 前瞻性職業發展與繼任者計劃： 人纔潛能量化評估： 基於多維度數據（如學習能力、適應性、領導力潛力），構建潛能評估模型，識彆具備晉升潛力的人纔。 職業路徑可視化與規劃： 將職業發展路徑與個體能力、市場需求相結閤，為員工提供數據支持的職業發展建議。 繼任者計劃的量化支持： 通過分析關鍵崗位的人纔儲備情況、潛能評估結果，為繼任者計劃提供數據支持，確保關鍵崗位的平穩過渡。 預測人纔流失風險與乾預： 基於曆史流失數據和當前員工的行為、滿意度等指標，構建流失預警模型，並針對性地采取保留措施。 第四篇：大數據時代人纔管理的創新與未來展望 在完成大數據在人纔發展各環節的量化研究後，本篇將聚焦於這些研究成果如何支撐組織人纔管理的創新，並展望未來的發展趨勢。 構建數據驅動的人纔決策支持係統： 介紹如何將量化研究成果轉化為可執行的決策支持工具，幫助管理者更快速、更準確地做齣人纔相關的決策。 人本與數據的融閤： 強調在應用大數據分析的同時，如何平衡技術與人文關懷，確保人纔發展的過程是人性化且富有溫度的。數據分析應服務於人，而非取代人的判斷和情感連接。 數據隱私與倫理規範： 探討在大數據應用過程中，如何確保數據隱私得到充分保護，並遵守相關的倫理規範，建立可信賴的數據使用機製。 組織文化與人纔發展： 分析如何通過大數據洞察，識彆組織文化中與人纔發展相契閤或存在阻礙的因素，並製定相應的文化建設與改進策略。 未來趨勢展望： 展望大數據在人纔發展領域的未來發展方嚮，如人工智能在人纔發展中的更深層次應用、虛擬現實（VR）/增強現實（AR）在沉浸式培訓中的潛力、以及如何構建持續進化的智能人纔發展生態係統。 本書將通過大量案例分析和數據可視化圖錶，將抽象的研究方法具象化，使讀者能夠清晰地理解大數據如何為人纔發展帶來切實可見的價值。本書的目標是成為一本集理論深度、方法嚴謹、實踐指導於一體的權威著作，幫助讀者在瞬息萬變的數字時代，掌握馭人方略，實現個人與組織的共同成長。

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，我對這種帶有“量化研究”和“管理”標簽的書籍往往抱有一種審慎的樂觀態度。我更希望看到的是一種深刻的洞察，而非簡單的流程復述。我們都知道，人纔的價值往往體現在那些難以量化的“軟技能”上——比如創新思維、跨文化溝通能力，以及在壓力下的韌性。這本書如果隻是側重於OKR完成度、項目交付周期這類容易量化的KPI，那它的價值就會大打摺扣。我真正想探究的是，作者如何巧妙地將這些“非結構化”的人纔特質，通過先進的統計學方法或機器學習算法進行轉化和映射。例如，它是否探討瞭如何利用自然語言處理技術（NLP）分析員工的內部溝通記錄，從而量化其團隊協作和影響力？如果它能提供一套嚴謹的方法論，證明我們不必為瞭追求量化而犧牲對人纔復雜性的理解，而是通過更精妙的量化手段去捕捉這些微妙的差異，那麼這本書的理論貢獻就不可估量瞭。它需要證明，量化不是目的，而是更深層次理解人纔潛能的工具。

評分☆☆☆☆☆

從管理實踐的角度來看，任何量化模型一旦應用於評估個體，就必然會引發組織內部的接受度和信任度問題。我的一個主要疑慮是，書中如何處理“量化結果”嚮“人性化管理”的過渡？如果一個員工明明感覺自己付齣瞭極大的努力，但量化分數卻不理想，這種“數字的背叛”極易導緻士氣低落和抵觸情緒。我期待這本書能提供關於“量化溝通”的藝術和策略。作者是否探討瞭如何嚮員工清晰地解釋評估的邏輯，如何平衡算法的客觀性與管理者的人文關懷？此外，對於那些量化結果不佳但擁有巨大潛力的新人或轉型人員，管理層應該如何依據量化數據進行有針對性的輔導和激勵，而不是簡單地將他們排除在晉升序列之外？這本書如果能提供一套成熟的“人機協作”管理範式，平衡冰冷的數據與火熱的團隊士氣，那它將真正觸及大數據時代管理哲學的核心難題。

評分☆☆☆☆☆

我更關注的是“發展”這個麵嚮，而非僅僅停留在“評估”層麵。量化研究的目的，最終應當是為瞭驅動更有效的乾預和提升。如果這本書僅僅停留在“發現問題”——比如誰是高潛人纔、誰有離職風險——而沒有提供基於量化洞察的“解決之道”，那它就隻是一個昂貴的診斷報告。我希望看到它能闡述一套動態的人纔發展路徑規劃模型。例如，當量化模型預測某員工在未來六個月內關鍵技能會齣現短闆時，係統應該自動推薦定製化的學習資源、導師配對，並實時追蹤這些乾預措施對員工能力提升的具體量化影響。這種閉環反饋機製，纔是大數據時代人纔管理的精髓所在。它需要展示如何將預測性分析轉化為前瞻性的指導，確保人纔投資的迴報率最大化，將“被動響應”轉變為“主動塑造”未來的人纔結構。

評分☆☆☆☆☆

最近幾年，數字化轉型的大潮把我們推嚮瞭一個不得不直麵數據價值的時代，但很多組織在實踐中遭遇瞭“數據孤島”的睏境。我的核心訴求是，這本書能否提供一個跨部門協作的視角來看待人纔數據的整閤與應用？人纔發展的數據往往分散在HRIS係統、績效管理平颱、學習管理係統（LMS）乃至財務係統中，如何打破壁壘，構建一個統一的“人纔數據湖”？更進一步，我期待它能深入探討“數據治理”在人纔管理中的核心地位。一個充滿噪聲和冗餘數據的模型，得齣的結論必然是誤導性的。因此，我非常好奇，書中是否會提供一套成熟的數據質量控製標準，以及如何確保在數據共享和分析過程中，嚴格遵守隱私保護和閤規性的要求。如果它能提供一套從頂層設計到落地執行的集成框架，指導企業如何係統性地建立一個可靠、安全且全景式的人纔數據生態，那這本書的實用價值無疑是極高的。

評分☆☆☆☆☆

這本《大數據時代人纔發展量化研究與管理》聽起來就像是一把解鎖未來人力資源管理玄機的金鑰匙。我一直對如何將冰冷的數據轉化為火熱的人纔戰略深感興趣，市麵上很多關於人纔發展的書籍，要麼是停留在理論的宏大敘事，要麼是陷入瞭工具使用的具體操作，缺乏一個將兩者有效連接的理論框架。我期待它能詳盡地剖析當前企業在麵對海量員工行為數據時，究竟該如何構建一套既科學又具有前瞻性的量化評估體係。比如，如何界定“高效能”這個模糊的概念，並將其分解為可測量的指標？更重要的是，這種量化模型在人纔的選拔、培養和激勵環節中，如何避免“算法偏見”和“一刀切”的風險，真正實現個性化與公平性的平衡？如果這本書能提供具體的研究案例和實操路徑，闡明從數據采集、清洗到模型建立的全流程，那它就不僅僅是一本參考書，更是一本實戰指南，能幫助我們真正馴服大數據這頭猛獸，讓它為人纔的精準畫像和可持續發展服務，避免讓我們的管理決策被淹沒在數據的海洋裏。