人力资源管理大数据：改变你吸引、猎取、培养和留住人才的方式管理书籍人力资源管理 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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[美] 吉恩·保罗·艾森，杰西 S.哈里奥特著，胡明，邱黎源，徐建军译

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店铺：世纪慧泉旗舰店

出版社：机械工业出版社

ISBN：9787111564119

商品编码：12263300104

开本：16开

具体描述

内容简介

《人力资源管理大数据：改变你吸引、猎取、培养和留住人才的方式》一书为您使用数据分析规划人才库且大化利用人才库的价值提供了蓝图。本书框架成熟，步骤可行，是指导非技术性专业人才和领导者寻找、招募、获得、雇用、留住、提升和管理商业人才的实用手册。本书融汇了美国、加拿大、欧洲、亚洲和澳大利亚人力资本开发方面的专业人士提供的解决方案，这些方案帮助他们的企业实现了盈利。

作者简介

吉恩·保罗·艾森，美国巨兽公司全球副总裁，世界范围内的大数据分析的专家和布道者，拥有超过22年的数据分析经验。杰西S.哈里奥特Constant Contact公司的首席分析官，也曾是巨兽公司的首席知识官。20多年来，杰西一直带领专业分析师从事商业应用领域的工作。

精彩书摘

战争提供了90%的信息。
——拿破仑?波拿巴
世界各国正处于一场激战之中，一场关于衰竭资源的争夺之战，它比石油更珍贵，比资本更重要。这种资源可以买到却不能拥有，每个国家都有，却都难以提炼。
领导者们即便知道没有这类资源的帮助便注定平庸，但仍然套用陈年旧规去衡量和理解它们。
这类资源便是技艺精湛的员工。仅仅在美国，雇主们每年就要花费4000亿美元用于寻找、管理以及留住这些员工1。放眼全球公司，不论规模大小，他们都投入了大量的成本（包括工作时间）用于引进技术人才并使他们快乐地工作。其中，仅招聘广告每年就需耗资近200亿美元2。不管你称之为雇员、人才、人力资本抑或是员工，他们都拥有能推动公司实现目标的技术体系、工作习惯、知识架构、工作经验以及个人品质。D尖人才，顾名思义，就是不论处于招聘期还是裁员期公司都必需的人才。
D尖人才为公司研发新产品，使创收Z大化，让效率Z优化。他们不仅能营造良好的工作氛围，令客户满意，还能吸引与他们同样优秀的人才加入到团队中来。他们能适应不断变幻的商业环境。因此，发掘、管理并留住这些D尖人才是企业未来发展的关键所在。

《智引未来：大数据驱动的人力资源效能革新》图书简介在当今瞬息万变的商业环境中，企业成功的关键日益依赖于其人才战略的精准与高效。传统的人力资源管理模式，往往依赖于经验、直觉以及有限的数据分析，难以应对日益复杂的人才市场挑战。而随着大数据时代的到来，一种全新的、更具科学性与前瞻性的人力资源管理范式正在崛起。《智引未来：大数据驱动的人力资源效能革新》深入探讨了如何运用前沿的大数据分析技术，彻底重塑企业在人才吸引、筛选、培养、发展及留用等全生命周期管理中的核心流程，从而构建更具竞争力的卓越团队，驱动企业持续增长。本书并非仅仅罗列冰冷的技术术语或模型，而是以人力资源管理的实际痛点为出发点，层层剥茧，系统性地阐述大数据如何在每一个关键环节中发挥变革性的力量。我们将带领读者走进一个由数据驱动的人才管理新纪元，揭示如何从海量、多维度的数据中挖掘出洞察，转化为切实可行的战略与行动。第一部分：洞察人力资本：大数据在人才吸引与招聘中的革命人才的争夺是企业发展的基石。本书首先聚焦于大数据如何颠覆传统的招聘模式，使其从“大海捞针”转变为“精准定位”。构建精准人才画像：传统招聘依赖职位描述和笼统的岗位要求。而本书将介绍如何通过分析历史招聘数据、行业人才供给情况、岗位胜任力模型以及社交媒体信息，构建出极其精细化的理想候选人画像。这包括但不限于：关键技能组合、经验层次、教育背景、过往项目成就、甚至潜在的软技能特质。优化招聘渠道与触达：盲目撒网式的招聘广告投放效率低下。我们将展示如何利用大数据分析不同招聘渠道（如专业招聘网站、社交媒体平台、行业论坛、内部推荐等）的招聘效果（如申请转化率、候选人质量、招聘周期、招聘成本），从而识别出最有效、最具ROI的招聘渠道，并针对性地进行内容优化与精准推送。智能简历筛选与预评估：面对海量简历，人工筛选耗时耗力且易受主观偏见影响。本书将深入讲解如何利用自然语言处理（NLP）和机器学习技术，开发智能简历解析与匹配系统。该系统能够快速、准确地从简历中提取关键信息，并与人才画像进行比对，生成候选人匹配度评分，甚至进行初步的技能和经验评估，大大提高初筛效率和客观性。预测性招聘与人才预测：通过分析市场趋势、行业人才流动数据以及企业自身的用工需求预测，本书将探讨如何运用大数据模型预测未来人才短缺的岗位，并提前布局人才储备，化被动招聘为主动人才供给。提升雇主品牌吸引力：大数据也能帮助企业更好地理解其在人才市场中的雇主品牌形象。通过分析社交媒体评论、员工评价网站以及公众舆论，企业可以识别出吸引和疏远潜在候选人的关键因素，并据此优化雇主品牌传播策略，吸引更多高质量人才。第二部分：精进人才甄选：数据驱动的科学评估体系候选人进入视野后，如何客观、高效地识别出真正适合企业文化和岗位需求的优秀人才，是招聘环节中的另一大挑战。行为经济学与行为评估：本书将介绍如何借鉴行为经济学的原理，结合大数据分析，设计更具洞察力的面试和评估环节。例如，通过分析面试官与候选人的互动数据（如提问模式、对话流畅度、非语言信号），以及设计特定的情境题来评估候选人的决策能力、应变能力和团队协作潜力。大数据支持的面试官培训与标准化：如何保证面试官的评估一致性与客观性？本书将展示如何利用大数据分析历史面试记录、评估反馈以及员工入职后的表现，提炼出成功的面试要素和评估标准，为面试官提供科学的培训指导，并建立标准化评估流程，减少人为偏见。引入多元化数据源进行综合评估：除了传统的简历和面试，本书将拓展数据源的维度。例如，如何利用在线技能测试、模拟工作场景评估、性格测评数据（在合规前提下），以及过往工作表现的第三方评价（如有），构建一个多维度、立体的候选人评估模型。人工智能在面评估中的应用：从人脸识别技术辅助面试官观察候选人的非语言信号，到AI驱动的对话机器人进行初步面试，再到通过分析候选人回答的逻辑性和深度来评估其思维能力，本书将详细介绍AI在提升面试效率和客观性方面的创新应用。预测员工入职后的表现：利用大数据模型，结合候选人的各项评估数据，可以初步预测其未来的工作表现、留任率以及对团队的贡献度，从而做出更明智的招聘决策。第三部分：激活人才潜能：大数据赋能人才培养与发展招聘到优秀人才只是第一步，如何持续培养并最大限度地激发其潜能，是企业保持竞争力的关键。个性化学习与发展路径：告别“一刀切”的培训模式。本书将阐述如何利用大数据分析员工的技能差距、学习偏好、职业兴趣以及过往的学习成果，为每一位员工定制个性化的学习计划和发展路径。这包括推荐相关的在线课程、导师指导、项目机会等。技能雷达图与能力模型可视化：通过实时收集和分析员工在项目、培训、绩效等方面的表现数据，构建动态的“技能雷达图”或能力模型，清晰地展示员工的优势与待发展领域，为管理者提供量化的能力发展依据。绩效管理的数据化转型：将绩效管理从年终考评转变为持续、动态的过程。本书将探讨如何利用大数据收集和分析员工的日常工作数据、项目贡献、团队协作表现等，实现更及时、更客观的绩效反馈和评估。领导力与继任者计划的精准预测：通过分析员工在项目中的领导表现、跨部门协作能力、以及其在关键任务中的承担情况，大数据可以帮助企业识别具有领导潜力的员工，并为其制定有针对性的领导力发展计划，为企业关键岗位培养后备人才。识别高潜人才与发展瓶颈：大数据模型能够帮助企业更准确地识别出具有高潜质的员工，以及他们发展过程中可能遇到的瓶颈，从而提供及时的支持和干预，确保人才的持续成长。学习效果的量化与ROI评估：通过追踪培训项目的参与度、学习成果以及员工入职后的表现变化，大数据能够量化培训项目的实际效果，并评估其投资回报率，为企业优化培训资源配置提供科学依据。第四部分：稳固人才基石：大数据在员工敬业度与留任中的应用人才的流失是企业巨大的损失。如何通过数据洞察，提升员工敬业度，降低流失率，是人力资源管理的重要课题。员工敬业度的数据化监测：本书将介绍如何利用员工调查数据、内部沟通工具的使用频率与内容（在合规前提下）、参与度数据（如会议出席率、项目贡献度）以及离职面谈数据，构建实时的员工敬业度监测体系。预测性离职分析：通过分析员工的离职前信号（如工作满意度下降、绩效波动、异常请假频率、与其他员工的互动模式变化等），大数据模型能够提前预警高风险离职员工，使管理者能够及时介入，采取针对性挽留措施。识别离职驱动因素与优化留任策略：深度分析离职数据，找出导致员工离职的根本原因（如薪酬福利、职业发展、工作环境、管理风格等），并基于这些洞察，制定更具针对性和实效性的留任策略。个性化员工关怀与激励：理解员工的个体需求和偏好。通过分析员工的生日、工作年限、家庭情况（在合规前提下）等信息，以及其在福利、培训、休假等方面的选择，设计更个性化的关怀和激励方案，提升员工的归属感。构建健康的企业文化：大数据可以帮助企业识别出影响员工敬业度和留任率的文化因素，例如，是否存在沟通不畅、缺乏认可、团队冲突等问题，从而有针对性地进行文化建设和改进。优化薪酬福利的科学决策：基于市场薪酬数据、内部公平性分析以及员工对不同福利的偏好数据，大数据能够帮助企业制定更具竞争力和吸引力的薪酬福利体系，提升员工满意度和忠诚度。结论：迈向数据驱动的人力资源未来《智引未来：大数据驱动的人力资源效能革新》并非一本理论探讨的书籍，而是为人力资源管理者、企业决策者以及所有关心人才发展的人士提供了一份 actionable 的指南。它揭示了大数据如何从一个抽象的概念，转变为人力资源领域切实可行的工具，帮助企业更聪明地吸引、更科学地甄选、更有效地培养、更持久地留住最宝贵的人才。本书强调，拥抱大数据驱动的人力资源管理，不仅是技术上的革新，更是思维模式的转变。它要求人力资源从业者具备数据分析的能力、对业务的深刻理解以及持续学习的意愿。通过本书，读者将能够掌握一套全新的视角和工具，以数据为罗盘，以洞察为驱动，在波涛汹涌的市场浪潮中，精准导航，构建起一支能够引领企业走向未来的卓越团队。这不仅仅是管理方式的升级，更是企业在数字时代赢得人才竞争、实现可持续发展的必由之路。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

在如今瞬息万变的商业环境中，企业能否获得并留住优秀的人才，直接关系到其核心竞争力。我一直认为，人力资源管理早已不再是简单的事务性工作，而是需要高度的战略性和前瞻性。当我在书架上看到“人力资源管理大数据：改变你吸引、猎取、培养和留住人才的方式”这本书时，一种强烈的预感告诉我，这正是我所寻找的能够引领我突破传统思维模式、迈向更高层次的知识宝库。我尤其对“改变”这个词印象深刻，它暗示了这本书将为我们提供一种全新的视角和方法论，去审视并优化人才管理的各个环节。我期待这本书能够深入浅出地讲解如何利用大数据来提升人才招聘的精准度和效率，如何通过数据分析来识别员工的潜力和发展需求，如何设计更具吸引力的培训和发展计划，以及如何构建一个能够有效预测和缓解人才流失风险的预警系统。我希望书中不仅能提供理论框架，更能分享实际操作的案例，帮助我将大数据这一强大的工具，转化为驱动企业人才优势的关键力量。

评分☆☆☆☆☆

作为一个刚入行不久的HR新人，我经常感到自己在面对海量的信息和复杂的人事问题时力不从心。尤其是在招聘环节，如何从众多简历中快速筛选出合适的人才，如何在面试中准确评估候选人的潜力，以及如何为新员工提供有效的入职引导，这些都是我迫切需要学习的。当我在书店看到这本书时，它的标题立刻吸引了我。虽然“大数据”这个词听起来有些高深，但我相信这本书一定能够用通俗易懂的方式，将大数据在人力资源领域的应用原理和方法介绍清楚。我希望这本书能够提供一些实用的技巧和工具，帮助我更好地理解和运用数据来分析招聘渠道的效果、评估培训项目的ROI，甚至预测员工的离职风险。我特别期待书中能够分享一些成功企业的实际案例，让我能够从中学习到经验，避免走弯路。这本书的出现，对我来说就像是一盏指路明灯，能够帮助我尽快提升专业能力，更好地为企业发展贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面上，那一串串跳跃的数据流和代表人才的剪影组合在一起，形成了一种既严谨又充满活力的视觉冲击。它巧妙地传达了一个信息：大数据正在重塑人才管理的每一个环节。我是一名对新兴技术充满好奇心的HR从业者，一直在思考如何将看似抽象的大数据概念与我们日常的招聘、培训、绩效考核等具体工作联系起来。这本书的书名直接点出了“改变”的潜力，这让我非常兴奋，因为它预示着这本书将不仅仅是理论的堆砌，而是会提供一套实操性的解决方案。我希望书中能够详细讲解如何利用大数据来更精准地描绘理想人才画像，如何优化招聘流程以提高效率和质量，如何在员工发展过程中提供个性化的支持，以及如何通过数据分析来预测并预防员工流失。我渴望学习到具体的指标体系、分析工具以及案例，能够让我将书中的知识快速应用到工作中，真正实现管理的智能化升级。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常有吸引力，现代感十足，色彩搭配既专业又不失活力，一眼就能看出是关于人力资源管理领域的前沿话题。书名“人力资源管理大数据：改变你吸引、猎取、培养和留住人才的方式”更是直接点明了核心主题，并且“改变”二字预示着这本书将提供颠覆性的思考和实用的方法。我本身从事HR工作多年，一直关注行业趋势，也深知大数据在各个领域的应用越来越广泛，但如何将其真正落地到人才管理上，一直是我思考和探索的重点。这本书的出现，让我看到了解决这一困境的希望，也燃起了我深入学习的渴望。我非常期待能通过这本书，了解大数据究竟能在招聘、培训、绩效评估、员工发展等多个环节发挥怎样的作用，以及如何通过数据分析来优化决策，提升HR部门的工作效率和战略价值。我尤其关注书中是否会提供具体的案例分析和可操作的工具，因为理论性的探讨固然重要，但能够指导实践的干货才是最吸引我的。希望这本书能像它的名字一样，为我的HR工作带来革新性的启发。

评分☆☆☆☆☆

我是一位资深的人力资源总监，在行业内摸爬滚打了近二十年，深谙传统人力资源管理的优势与局限。近年来，随着技术的发展，我敏锐地察觉到数据驱动的决策将是未来HR的核心竞争力。然而，将大数据技术真正转化为提升人才吸引力、优化人才获取流程、深化人才培养体系以及稳固人才保留机制的实际策略，却是一项充满挑战的任务。这本书的标题“人力资源管理大数据：改变你吸引、猎取、培养和留住人才的方式”正是我一直在寻求的答案。我期待书中能够提供系统性的理论框架，深入剖析大数据如何应用于人才生命周期的各个阶段，并提供切实可行的数据分析方法和模型。我希望这本书不仅能介绍技术工具，更能阐述如何构建一个数据驱动的人力资源管理体系，以及如何通过数据洞察来推动组织变革和战略发展。我尤其关注书中是否会探讨如何克服数据孤岛、保障数据安全以及培养HR团队的数据分析能力等实际问题。这本书能否帮助我们 HR 部门从“经验型”向“智慧型”转型，是我的核心期待。