人力资源大数据应用实践：模型、技术、应用场景 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王爱敏，王崇良，黄秋钧 著

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• 人力资源
• 大数据
• 数据分析
• 机器学习
• 人才管理
• HRTech
• 数据挖掘
• 商业智能
• 模型构建
• 应用实践

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302484639

版次：1

商品编码：12207173

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-09-01

用纸：胶版纸

页数：223

字数：249000

正文语种：中文

编辑推荐

本书将大数据分析与预测技术和人力资源管理这两个相距甚远的学科有机地结合在一起，从理论、方法、路径、场景和应用案例等方面详细而系统地介绍了大数据分析在人力资源领域的应用，非常值得人力资源研究人员和从业者研读、思考与借鉴。

内容简介

本书从人力资源管理的战略转型谈起，使大家进一步理解和把握人力资源发展的趋势，进而提出什么是人力资源大数据，如何在海量数据中挖掘出有用的数据，如何将大数据、人工智能与企业人力资源管理实践有机结合，如何在企业内部建立人力资源大数据分析模型和分析平台，如何形成企业人力资源报表体系和指标体系，从科学到实践、从理念到案例，深入浅出地给出了详尽的答案。为eHR、HRD、HRVP及企业CEO等高管进行人力资源大数据分析提供模型、技术方法及可借鉴的典型应用场景，为数据分析师进入人力资源领域提供了人力资源前沿理论及实践，为所有人力资源管理者及爱好者提供了崭新的理念、可操作性的技术方法及典型案例。

作者简介

王通讯：国务院突出贡献专家、中国人才学主要奠基人，原国家人力资源和社会保障部中国人事科学研究院原院长，中国人才研究会副会长，北京华橙科技有限公司专家顾问。
王爱敏：博士、教授、硕士生导师，中国人事科学研究院博士后，北京城市学院人力资源管理教研室主任，北京华橙科技有限公司合伙人，华夏基石咨询集团高级咨询师，“王通讯人才工作室”专家组成员，国家人力资源和社会保障部全国人才流动中心“青年才俊人才寻访计划”就业创业指导和职业生涯规划专家团成员。著有多部人力资源相关研究专著及研究论文，并具有丰富的人力资源领域咨询经验。
王崇良：百度人力资源系统与运营共享平台（即人力资源大数据平台）高级经理，eHR协会联合创始人。十多年信息化建设实战经验，在人力资源数据化、移动化、智能化等方面有研究与实践。
黄秋钧：中海纪元数字技术发展股份有限公司数据科学家，北京华橙科技有限公司顾问，“王通讯人才工作室”专家组成员，弗吉尼亚大学北京赛艇俱乐部队长。对于大数据技术和人工智能在政务、人力资源和金融等领域的应用有着丰富的实战经验。在《物理评论》《光明日报》等刊物发表论文和文章。近年来专注于机器学习商业应用的研发。

目录

第一章 人力资源大数据 1

第一节 人力资源管理战略转型 2

一、组织变革与HR四角色模型 2

二、从HR四角色模型到HR+三支柱 6

三、AI时代与人力资源管理 11

四、循证式人力资源管理变革 14

五、生态组织与人力资源管理 20

第二节 人力资源大数据特点及竞争优势 28

一、大数据是什么 28

二、大数据思维与决策 36

三、大数据分析与竞争优势 44

四、人力资源大数据及其典型应用 53

五、大数据与人才 60

第二章 大数据挖掘渠道及技术方法 63

第一节 大数据的取得与整理 64

一、数据收集 64

二、数据存储 66
三、数据计算 69
四、大数据与云计算 73
第二节大数据与人工智能 74
一、人工智能简史 74
二、机器学习：AI 的瑞士军刀 79
三、探索与取舍：完美的算法在哪里 83
四、人工智能的未来 94
第三节大数据分析技术与应用 102
一、数据挖掘 102
二、数据可视化 108
三、大数据应用的未来与优势 113

第三章人力资源大数据分析及应用场景 117

第一节人力资源大数据分析模型 118
一、人力资源大数据分析价值 118
二、人力资源大数据分析模型 123
三、人力资源大数据分析路径 126
四、人力资源大数据指标体系 133
五、人力资源大数据分析的组织环境 142
第二节人力资源大数据应用场景 144
一、应用场景之——选（招聘场景） 144
二、应用场景之——用（职业发展、敏捷绩效场景） 147
三、应用场景之——育（培育场景） 151
四、应用场景之——留（离职场景） 152
五、应用场景小结 156

第四章人力资源大数据平台建设 159

第一节人力资源管理信息智能化发展 160
一、智能分析，对标决策 160
二、对接集成，系统一体化 161
三、基于人力资源信息系统的数据应用 163
四、人力资源信息化的建设及启示 169
第二节人力资源大数据业务模型 171
第三节人力资源大数据平台建设分析 172
一、系统层 173
二、数据层 173
三、分析层 174
四、展示层 175
五、实施步骤参考 176


第五章人力资源大数据应用案例 177

第一节百度的人力资源大数据平台 178
一、百度人力资源大数据发展阶段 178
二、“才报”支持的4 个角色 180
三、“才报”系统的数据挖掘与分析 181
第二节人才雷达在招聘服务中的应用 187
一、人才雷达社交体系 187
二、人才雷达成功关键 188
第三节谷歌的大数据人才管理 190
一、谷歌用数据重新定义HR 191
二、谷歌的10 大员工管理模式 192
第四节腾讯HR 的大数据实践 195
一、HR 的大数据功能 195
二、典型项目案例 197
三、腾讯HR 大数据的启示 197
第五节猎聘薪酬大数据实践 198
一、猎聘为什么要做薪酬数据库 198
二、为何说猎聘的薪酬数据库与众不同 199
三、如何保证薪酬数据的准确性 200
四、定制化薪酬调研又是什么 202

第六节 2 号人事部的大数据应用实践 203
一、人力资源管理数据应用阶段 204
二、人力资源管理SaaS 平台2 号人事部实践 206
三、企业用工风险的警示和解决 209

第六章 AI在人力资源领域的应用趋势 211
参考文献 217
后记 221

精彩书摘

一章 人力资源大数据

尔玛、飞利浦、西门子等企业纷纷按其建议对人力资源管理体系进行重新设计，
并实现了商业价值的巨大攀升。在中国，以华为、联想、美的、万科为代表的一
些知名企业也开始实践人力资源的重构和转型。

国内企业已经并正在印证着18年前戴维.尤里奇教授提出的六大挑战：全
球化的挑战、持续竞争力的挑战、增长的挑战、变革的挑战、技术的挑战和人才
的挑战。面对未来的竞争，HR在企业成功跨越这些挑战的过程中发挥着关键的
作用，每个挑战都充分说明了HR的重要性。

1. 全球化的特征是什么？

全球化的竞争不仅仅是在国内市场开发产品，并运送到新市场，而是通过复
杂的全球化网络运作，甚至包括以某地为技术中心覆盖全球，将产品、人员、信
息在全球快速流动以满足当地需求。全球化趋势引发了新市场、新产品、新心态、
新能力和对企业的新思考。要达到有效的全球化竞争，企业必须具备全球化思维，
着力于培育全球市场竞争力。人力资源竞争力无疑是提升市场竞争力最直接有效
的方式，因而，需要重新对全球团队进行组织设计，建立全球化的组织能力。全
球各地的人才、创意和信息必须能无缝地流动和沟通，这样才能比较快速创造出
更好的新产品和服务。建立全球共享心智中心，招募、培养和激励那些具备全球
视角的员工。

2. HR的重心如何转移？

如何建立和运行客户响应能力是组织面对未来竞争的一个恒定不变的课题。
创新、快速决策、成为行业的价格或价值领导者、有效连接供应商与分销商并为
客户建立价值链是客户响应能力的特征。将HR的工作重心从原来的内部活动转
向供应商与客户的价值链是组织面对未来竞争的必然。因为，员工的态度和客户
的态度之间有高度相关性。长期以来，HR从业者及研究者习惯于强调组织内部
的HR工作，很少关注建立和运行客户响应能力。现在，要求HR的工作重心由
组织内部转向组织所处的价值链。比如，在基于价值链的员工奖励计划中，可以
让供应商和客户成为组织经济价值的评估人和分配者。因而，所有HR工作必须
依据客户标准重新严格定义。



3. 怎样提升盈利能力？
不能盈利的企业是不负责任的企业，必将很快消亡。盈利能力始终是企业重
要的经营课题。企业盈利的途径主要是两个：一是降低成本；二是增加营收。过
去10 年，大多数企业都致力于降低成本来提升盈利能力，通过裁员、扁平化、整合、
再造工程、质量管理等工作，利用最少的资源做更多的事情，通过提高效率、改
进流程、降低成本等方式提升企业的盈利能力。

德怀特·格尔茨等人访谈了180 位美国CEO，发现有94% 的人致力于增加
营收，而且至今仍把营收作为最主要的经营目标。增加营收和HR 有关吗？首先
看增加营收的几条途径。第一，充分利用客户资源创造营收增长，努力吸引现有
客户多购买其产品。通用电气公司组成了“无边界销售团队”，这些团队成员来
自于通用电气不同的经营单元，合作交叉销售通用电气的产品。善用客户资源增
加营收必须建立流程、培训人员，以快速响应客户的需要，员工必须全心服务于
客户。第二，增加营收的途径是发挥企业的核心能力，跨部门的产品团队需要确
定他们的核心能力，将核心能力转化成新产品。这两个途径，无论哪个，都需要
重新思考组织及HR 工具，才能通过组织运营实现增长目标。追求利润增长的直
线经理与HR 人员必须找出设计和运行组织的新方案。

4. 如何定义组织能力？
组织能力是企业竞争力的DNA，是企业超越竞争对手的能力所在。组织能
力包括硬能力，诸如开拓新市场的技术等；也包括软能力，如快速行动的能力等。
对于软能力，有研究表明其体现在四个方面：一是建立组织信心的能力，让组
织内外人员相信管理者言行一致，并维护他们的声誉；二是消除组织边界的能
力，让信息与观点能够跨越组织层级边界、部门边界和外部边界，顺畅流动；
三是培养组织变革的能力，以及促进组织持续创新的灵活性和敏捷度；四是持
续学习和自我突破的能力。企业经营者有责任识别和培养这些能力以提高公司
竞争力。a

HR 必须首先框定出哪些组织是必备的能力，然后针对性地设计工作内容。

a　（美）戴维.尤里奇. 人力资源转型——为组织创造价值和达成成果. 李祖滨，孙晓平，译. 北京：
电子工业出版社.2015：10.


5. 怎样利用信息与技术？

如今的技术创新速度日新月异。互联网、人工智能等为企业创造了全新的环
境。直线经理和HR有责任重新定义工作，必须思考如何让技术成为工作中不可
或缺的内容，让技术成为生产力。

6. 如何保障智力资本？

在持续变化、全球化、高度依赖技术的企业环境中，吸引、保留人才成为最
主要的竞争之一。要保障组织智力资本，一是需要领导力提升与领导梯队建设，
同时做到所有的想法和信息在公司内部分享。有一些大型公司正在尝试利用技术，
比如互联网与大数据建立知识网络，让雇员能够快速获取并分享信息。最后，还
需要改变企业的评价方法，传统的评价方法主要看重以利润为核心的经济资本，
现在，需要增加对智力资本的评价。HR人员未来的挑战之一是如何寻找并使用
这类评价方法。

前言/序言

时代的发展、技术的进步，必然带来企业管理理念、方法和工具的变革。今
天，我们已经进入了“大智移云”的时代，创新已经成为了企业发展的重要手段，
与其他的资本形态相比，人力资本已经越来越处于领先的地位。人才重于资金、
融智先于融资，如何在竞争日益激烈的市场中持续建立自身的竞争优势，在企业
内部打造一个相关各方利益和谐相处、平衡发展的生态系统，已经成为企业人力
资源管理者面临的最大挑战。

移动互联网的发展使得人才数据呈现出爆发式增长，人力资源大数据不仅逐
步成为完善的理论体系，也将促使人力资源大数据服务成为一个新的服务行业。
相信在未来，基于人才市场的相关数据，基于行业发展的人才数据，基于企业组
织效能的人才数据，基于人才自身和群体特征的数据，这些数据将通过行为轨迹
记录、人才测评等方式记录下来，并将在企业的人力资源管理实践中发挥越来越
关键的作用。

管理就是决策、决策依赖数据。对于企业人力资源管理者来说，无论是对过
去的总结，对现在的诊断，还是对未来的预测和规划都离不开数据。所以，我们
不仅要有专业思维和业务思维，还要有数据思维和创新思维。如何在烟波浩渺的
海量数据中挖掘出有用的数据，如何将大数据、人工智能与企业人力资源管理实
践有机结合，如何在企业内部建立人力资源大数据分析模型和分析平台，如何形
成企业人力资源报表体系和指标体系，王爱敏教授及崇良、秋钧先生在他们的书
中从科学到实践，从理念到案例，深入浅出地给出了详尽的答案。

大数据、人工智能与企业管理实践的结合正处于迅速发展和不断创新的过程
中，学习和创新是企业人力资源管理者的必修课，相信作者的这本书会给读者带
来启发和收获，让你迅速把握住时代的脉搏，赶上时代的步伐。

蒋北麒
北京双高国际人力资本集团总裁
王通讯人才工作室特聘专家
中国人力资源开发研究会常务理事
北京海外学人中心首席创业指导导师
2017 年7 月16 日

《人才洞察：大数据驱动的人力资源变革》 内容概要： 《人才洞察：大数据驱动的人力资源变革》并非一本关于具体模型、技术或应用场景的工具书，而是一本深入探讨大数据如何重塑人力资源管理理念、策略与实践的哲学性与前瞻性著作。本书旨在为人力资源从业者、企业管理者以及对未来工作模式感兴趣的读者提供一个全新的视角，理解并驾驭这场由数据驱动的深刻变革。 全书围绕“洞察”二字展开，强调大数据不仅仅是冰冷的技术和数字，更是解锁人力资源管理潜能、驱动组织绩效提升的关键钥匙。它并非罗列算法或代码，而是着眼于大数据在人力资源领域所能带来的思维模式转变、决策方式升级以及战略价值实现。本书将带领读者超越传统的人力资源职能，走向一个更加数据驱动、以人为本、富有前瞻性的新时代。 第一部分：思维的跃迁——从经验到洞察 这一部分将首先破除人们对大数据可能存在的误解，尤其是在人力资源领域。我们探讨的不是如何操作复杂的分析软件，而是如何培养一种“数据思维”——将工作中的各种现象、问题与潜在的数据联系起来，学会从数据中发现规律、识别趋势，并最终转化为 actionable insights（可执行的洞察）。 数据是故事的讲述者： 我们将阐述，每一个员工的入职、离职、培训、绩效、流动，都蕴含着丰富的故事。而大数据，就是这些故事的“叙事语言”。本书将引导读者理解，如何倾听这些数据所传达的信息，理解人才的动态、组织的脉搏以及潜在的风险与机遇。 从“感觉”到“证据”的转变： 传统的人力资源决策往往依赖于经验、直觉和主观判断。本书将强调，大数据能够提供坚实的证据基础，支持更客观、更科学的决策。我们会通过一些案例（非技术实现层面），说明当决策不再仅凭“感觉”，而是基于数据分析时，其有效性和准确性会得到怎样的提升。 理解“为什么”： 大数据分析的真正价值在于揭示“为什么”会发生某些现象，而不仅仅是“什么”发生了。本书将探讨，如何通过数据关联性分析，深入探究人才流动的原因、绩效差异的根源、员工满意度下降的潜在因素，从而找到根本的解决方案，而非头痛医头、脚痛医脚。 战略性人力资源的新维度： 本部分将阐述，当人力资源管理不再局限于日常事务，而是能够以前瞻性的视角，利用数据预测未来人才需求、识别关键人才流失风险、评估组织变革的影响时，人力资源部门将如何从一个支持性部门转变为驱动组织战略实现的关键战略伙伴。 第二部分：变革的力量——人力的再定义 本部分将聚焦于大数据如何从根本上改变我们对“人”的理解和对“力”的运用。这不是关于招聘算法或者绩效评分系统，而是关于如何通过数据，更深刻、更精细地理解个体与组织的互动，从而释放更大的潜能。 个体层面的“量身定制”： 大数据使得人力资源管理能够超越“一刀切”的模式，走向高度个性化的员工体验。本书将讨论，如何通过分析员工的偏好、学习路径、职业发展轨迹等数据，为每一位员工提供更符合其需求的培训、发展机会、职业建议，从而最大化员工的成长潜力和满意度。 团队与组织动力学的洞察： 员工并非孤立的个体，他们构成复杂的网络和动态的团队。本书将探讨，如何利用数据分析来理解团队协作模式、沟通效率、知识共享的流动，识别影响团队绩效的关键因素，并据此优化团队组建、管理和激励策略。 激发组织的“涌现”能力： 当个体和团队的潜能得到充分释放，并以数据驱动的方式进行优化时，组织整体的“涌现”能力将得到显著提升。我们将探讨，如何通过构建数据驱动的组织文化，让数据成为驱动创新、提升效率、应对挑战的强大力量，实现“1+1>2”的效果。 人才的流动与价值创造： 人才的流动并非总是负面信号，合理的人才流动能够带来新的思想、技能和视角，驱动组织创新。本书将讨论，如何通过数据分析，理解人才流动的模式与原因，区分良性与恶性流动，并从中识别和培养关键人才，最大化人才流动的价值创造。 第三部分：未来图景——人与数据共舞 这一部分将展望在大数据语境下，人力资源管理的未来形态。它不是关于具体的技术路线图，而是关于一种更具启发性、更富人文关怀、也更具战略高度的未来工作愿景。 “员工赋权”的新内涵： 在数据透明度和可得性提高的未来，员工将有机会更清晰地了解自己的绩效、发展路径以及组织的需求。本书将探讨，如何通过恰当的数据应用，赋能员工进行自我管理、自我发展，让他们成为自己职业生涯的“CEO”。 组织文化的演进： 大数据将深刻影响组织文化的形成与演进。本书将讨论，如何利用数据来理解和塑造积极健康的组织文化，如何通过数据监测和反馈，及时发现并解决文化中的负面因素，营造一个更加透明、协作、创新的工作环境。 人力资源从业者的角色演变： 随着大数据工具的普及，人力资源从业者将不再是繁琐事务的处理者，而是数据分析的解读者、战略的制定者、组织变革的引导者。本书将探讨，未来人力资源从业者需要具备的新能力、新视野，以及如何拥抱这种角色的转变。 伦理与责任的思考： 任何强大的技术都伴随着伦理和责任的挑战。本书将引导读者思考，在大数据驱动的人力资源管理中，如何确保数据的公平、透明、安全，如何避免数据偏见对员工造成的负面影响，以及如何在追求效率的同时，始终坚守对人的尊重和关怀。 适用读者： 人力资源专业人士： 希望理解大数据如何革新人力资源管理，提升自身战略价值的HR经理、总监、以及各个层级的HRBP。 企业管理者与决策者： 寻求通过优化人才管理来驱动组织绩效提升、实现战略目标的CEO、COO、以及各部门负责人。 对未来工作趋势感兴趣的读者： 关注科技发展如何影响工作方式、组织形态以及个体职业生涯的探索者。 咨询顾问与研究人员： 希望深入理解大数据在企业管理，尤其是在人力资源领域应用的理论框架与实践方向的专家。 《人才洞察：大数据驱动的人力资源变革》 是一次关于思维的探索，关于潜能的释放，关于未来的预见。它邀请您一同踏上这场激动人心的旅程，重新定义人力资源管理的价值，解锁组织发展的无限可能，并在数据与人性的交融中，构建更加智能、更具活力、更可持续的未来工作生态。本书提供的是一种视野，一种方法论，以及一种驱动变革的深刻思考。

评分☆☆☆☆☆

这本书在我手中沉甸甸的，仿佛承载着一种现代管理的变革力量。我之所以选择它，是因为我对人力资源领域近年来涌现出的各种“黑科技”感到既好奇又些许茫然。大数据，这个听起来高大上的概念，究竟如何在“人”的管理中发挥实际作用？我最看重的是书中的“应用场景”部分，希望它能像一本操作手册一样，详细剖析从招聘、培训、绩效到薪酬、离职预测等各个环节，大数据分析是如何介入并提供洞察的。比如，我一直想了解，如何通过分析员工的沟通模式、协作频率等数据，来评估团队的凝聚力和工作效率，并提供改进建议？在人才盘点时，如何利用大数据技术，更精准地识别组织内的潜力人才和关键岗位风险？甚至，在面对突发的市场变化时，企业能否通过大数据分析，快速调整人力资源策略，比如预测特定技能人才的需求量，从而提前布局人才储备？我希望这本书能提供具体的、可复制的“如何做”的指导，而不是停留在理论的层面，能够让我立刻将学到的知识应用到实际工作中，为我的公司带来切实的竞争优势。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我选择这本书是因为我对人力资源领域的数字化转型充满了好奇和期待。在科技飞速发展的今天，人力资源管理如何跟上时代的步伐，利用大数据这一利器实现自我革新，是我一直在关注的焦点。这本书的书名——《人力资源大数据应用实践：模型、技术、应用场景》——听起来就涵盖了我想了解的方方面面。我最希望能在这本书中找到答案的是，大数据是如何被“实践”到人力资源管理的各个细分领域的。比如，在员工的职业生涯规划中，大数据能否帮助我们预测员工的职业发展轨迹，并提前提供相应的支持和资源？在组织的文化建设方面，是否可以通过分析社交媒体数据、内部沟通数据等，来洞察组织文化的健康状况，并提供优化建议？我期望书中能提供详实生动的案例，展示大数据技术在解决实际人力资源问题时的强大威力，让“大数据”这个概念不再是遥不可及的“空中楼阁”，而是触手可及的“工具箱”。

评分☆☆☆☆☆

初拿到这本书，我的内心是充满期待的。在如今这个数据爆炸的时代，如何科学有效地利用数据来优化人力资源管理，一直是困扰着我的一大难题。这本书的书名——《人力资源大数据应用实践：模型、技术、应用场景》——精准地击中了我的痛点。我迫切希望它能提供一套系统的、可操作的解决方案，让我能够跳出经验主义的泥沼，真正实现以数据驱动的人力资源决策。我最关注的是书中是否能够清晰地阐述不同的人力资源场景下，应该选用哪些大数据模型，这些模型背后的原理是什么，又该如何搭建和部署。例如，在招聘环节，如何利用大数据来预测候选人的留存率？在绩效管理中，如何通过数据分析来识别高绩效员工的特质，并设计更公平有效的激励机制？在员工发展方面，又如何通过数据洞察，为员工量身定制个性化的学习成长路径？我希望书中的技术部分能深入浅出，即使是对大数据技术不甚了解的人也能有所启发，而不仅仅是罗列一堆晦涩的算法名称。最重要的是，我期待的是“实践”二字所带来的价值，希望书中能有大量的真实案例分析，展现大数据如何在实际的人力资源工作中落地生根，解决具体问题，产生实际效益。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字本身就充满了吸引力。作为一个长期在人力资源一线工作的人，我深知数据分析的重要性，但如何将理论转化为实践，一直是我思考的重点。《人力资源大数据应用实践：模型、技术、应用场景》这样一个具体而全面的书名，让我看到了解决这个问题的希望。我尤其关注的是书中关于“模型”和“技术”的阐述，希望它能提供一套系统的方法论，帮助我理解不同数据分析模型的适用性，以及如何运用相关的技术工具来实现。例如，在人才招聘的精准度提升上，是否会介绍诸如协同过滤、自然语言处理等技术？在员工的技能发展路径规划上，又会涉及哪些推荐算法或者知识图谱的应用？更重要的是，我希望书中能够提供一些关于数据采集、数据清洗、数据治理方面的实践经验，因为我知道，高质量的数据是所有分析的基础。我希望这本书能成为我的一个得力助手，帮助我搭建起有效的大数据应用体系，真正让数据成为提升人力资源管理效能的强大驱动力。

评分☆☆☆☆☆

当翻开这本书的时候，我的第一感觉是它是否能真正“落地”。毕竟，人力资源管理涉及的是“人”，而大数据分析似乎更偏向于冰冷的数字。我最迫切想知道的是，书中是如何将复杂的“模型”和“技术”与丰富多样的“人力资源应用场景”有机结合起来的。我希望它能描绘出一幅清晰的蓝图，展示大数据在人力资源管理中的全景图。例如，在员工流失预测方面，书中会介绍哪些常用的预测模型？这些模型是如何利用历史数据进行训练的？又该如何解读模型的输出结果，并转化为实际的干预措施？同样，在员工敬业度分析方面，是否能提供一些基于文本挖掘和情感分析的技术，来洞察员工的真实心声？我希望书中不仅仅是罗列技术名词，更能解释这些技术如何服务于人力资源管理者，帮助他们做出更明智、更人性化的决策。我想看到的是，大数据如何赋能人力资源管理者，让他们从繁琐的日常事务中解放出来，更多地关注战略性的人才发展和组织建设。

评分☆☆☆☆☆

概念性多，一般

评分☆☆☆☆☆

书一般不是很好感觉，案例还行。

评分☆☆☆☆☆

书一般不是很好感觉，案例还行。

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

这本书比较偏深，有些内容还没有看懂

评分☆☆☆☆☆

物有所值～物有所值～物有所值～物有所值～

评分☆☆☆☆☆

书一般不是很好感觉，案例还行。

评分☆☆☆☆☆

书还没看，但习惯性好评！！！

评分☆☆☆☆☆

给媳妇买的，好像也没怎么看，一阵风。