人力资源与大数据分析 新时代HR必备的分析技能 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 雅克·菲茨恩兹（Jac Fitz-enz），约翰·R.马托克斯二世（John R.Mattox II） 著，赵磊，任艺 译

图书标签:

• 人力资源
• 大数据
• 数据分析
• HR
• 数字化转型
• 人才管理
• 决策分析
• 商业智能
• 技能提升
• 新时代HR

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115482556

版次：01

商品编码：12350527

包装：平装

丛书名： 大数据

开本：小16开

出版时间：2018-05-01

用纸：胶版纸

页数：207

正文语种：中文

编辑推荐

同样的一堆废铁，对于普通人来说，价值只限于卖废铁的收益；对于铁匠来说，它能做成针、打磨成菜刀；而对于艺术家来说，它却能被雕塑成艺术品，供人观赏。同样，浩如烟海的大数据，对不同的人带来的价值也是判若云泥。对于人力资源管理工作而言，大数据能能对它产生什么影响？带来哪些价值呢？是用来调查外界的薪酬水平，还是用来关注组织内部的人才需求？是简单地对标一下企业内部的人员结构，还是分析一下什么样的考核体系能调动人才的积极性？
虽然目前企业管理者经常把大数据挂在嘴边，但是他对于具体应用大数据，如果开展分析工作并不是那么了解，究其原因，首先是“不了解”，其次是“没方法”，再后是“少动力”。本书恰恰是从这三个方面为企业使用这一工具提供了指导。首先，本书综合采用了理论推演、成功案例、真实场景等各种办法，从各个角度，深入浅出地为读者解析预测性分析。其次，当你读完本书后，你会惊叹于预测性分析这个工具如此高效且易行。结尾，这本书始终用真实案例和未来设想为你展示了预测性分析在人力资源领域的发展蓝图。
久居国内的你或许从没听说过雅克·菲茨恩兹、约翰·R·马托克斯二世这两个陌生的名字，其实早在1978年，本书作者雅克·菲茨恩兹博士已经建立了一个人力资源测量方法，并在1985年建立了一个国际性的人力资源衡量基准，被公认为“人力资本战略分析和测量之父”，是真正实现从理论到实践的现实问题解决者。

内容简介

尽管数据分析很早被应用于商业领域了，但是对于人力资源领域来说相对较新。很多HR 还会问“我该从哪里入手”“可以使用哪些工具”等问题，本书将为读者解答这些困惑。
本书开篇为读者理解数据分析提供了理论基础，之后通过生动真实的案例，讲述了简单报告中的数据是如何展开并转化为商业智慧和可操作信息的，作者结合一系列图表描述了数据分析的实用课程，展示了数据分析的更多用途，展望了人力资本分析的未来。书中内容可以帮助人力资源经理、人力资源管理人员迅速成长为人力资源分析师或分析团队负责人。
本书作者被誉为“人力资本战略分析和测评之父”，在人力资源预测分析方面具有很高的声誉。

作者简介

雅克·菲茨恩兹博士被公认为“人力资本战略分析和测量之父”。他建立了知名的萨拉托加研究所，在1978年发表了一个人力资源测量方法，并在1985年建立了一个国际性的人力资源衡量基准。人力资源管理界将其视为五大“人力资源管理杰出人士”之一，国际人力资源信息管理协会授予他“创新奖”，美国人力资源管理协会推选他作为21世纪“深入改变人力资源做什么以及如何做”的人之一。他编著13本书，发表350多篇文章，给46个国家的90 000名管理者进行过战略管理和测量方面的培训。

约翰·R.马托克斯二世博士是CEB公司的子公司KnowledgeAdvisors的研究主管。他负责从公司的Metrics that Matter 软件系统挖掘数据，以帮助内部和外部客户得出结论。在2010年3月加入KnowledgeAdvisors公司之前，约翰在毕马威会计事务所、普华永道公司和安达信会计事务所领导了培训评估团队将近12年。他已经为好几家杂志撰写了关于测量的文章，包括《网络学习杂志》《培训与开发》和《培训行业季刊》。

目录

目　录
第 一章 价值在哪里 / 1
一些基本知识 / 4
分析是什么 / 5
两种价值形式 / 7
分析的能力 / 7
分析性的价值链 / 10
分析的模型 / 13
典型应用 / 19
培训价值测量模型 / 21
数据内部 / 22
第二章 开始 / 27
进入市场的模型 / 30
评估 / 31
发展经验 / 32
财务关联 / 33
样例 / 35
专注于目的 / 36
当今需求 / 38
如今人力资本分析的使用方式 / 40
将数据转为信息 / 40
三条价值道路 / 41
解决问题 / 42
必要步骤 / 42
首要问题 / 43
代表性案例 / 44
为组建分析团队作准备 / 45
重组分析团队的十个步骤 / 47
结构和团队组建 / 49
发展分析文化 / 50
第三章 你需要什么 / 51
应对高管层人员 / 54
突破 / 55
研究 / 56
寻求支持者或拥护者 / 56
说服 / 58
说服的案例 / 60
与顾问和教练合作 / 62
设计并提交报告 / 64
制造影响 / 67
流程管理 / 68
准备 / 70
第四章 数据问题 / 73
效率测度 / 76
效能测度 / 83
业务成果测度 / 92
第五章 预测性统计样例 / 95
以想要的结果作为出发点 / 97
回到开始 / 101
谁拥有数据，他们会分享吗 / 101
你怎样处理数据呢 / 104
数据的格式是怎样的 / 106
数据的质量达标吗 / 107
第六章 预测性分析的运用 / 111
第 一步：决定关键绩效指标 / 113
第二步：分析并报告数据 / 121
关系、优化和预测性分析 / 126
预测性分析 / 127
解读结果 / 134
预测未来 / 144
结构方程模型 / 146
第七章 预测人力资本分析的未来 / 149
未来看起来什么样 / 152
整合以上信息 / 164
人力资源管理实践中的预测性分析 / 164
结 语 / 167
附 录 关于效率、效能和成果的测量示例 / 173
关于作者 / 175
词汇表 / 177

《数字时代的人才驱动力：从数据洞察到战略决策》 在信息爆炸与技术飞速发展的今天，企业运营的方方面面都深刻地烙印上了数字的痕迹。其中，人才作为企业最核心的资产，其价值的挖掘、潜力的释放以及效能的优化，正日益依赖于科学的数据分析能力。传统的、经验驱动的人力资源管理模式，在应对日益复杂多变的商业环境时，显得力不从心。《数字时代的人才驱动力：从数据洞察到战略决策》这本书，正是为响应这一时代召唤而生，它并非仅仅是一本介绍工具或方法的工具书，更是一次深入的认知升级，旨在帮助读者理解并掌握如何利用大数据和分析思维，将人力资源管理从一项事务性工作，升华为一项具有战略意义的驱动力。 本书的写作初衷，源于作者多年在人力资源领域和数据分析交叉领域的实践观察。我们深知，许多HR从业者面临的困境：一方面，数据无处不在，从招聘漏斗到员工敬业度调查，从培训效果评估到绩效考核反馈，海量的数据等待被理解；另一方面，如何将这些零散的数据转化为有价值的洞察，并进而指导实际的人才策略，却常常令人感到迷茫。很多人工智能工具的出现，固然带来了效率提升，但如果缺乏对业务和人才的深刻理解，以及对数据分析的审慎运用，这些工具也可能成为“华而不实”的点缀。因此，本书强调的是“人”与“数”的结合，是人的智慧与数据的力量协同作用，最终服务于企业战略目标。 全书共分为四个主要部分，力求构建一个完整、系统且实用的知识框架。 第一部分：认知重塑——数据思维与HR的战略定位 这一部分是全书的基础，我们将深入探讨为什么数据思维对现代HR至关重要，以及HR如何从传统的支持性部门，蜕变为企业战略的真正合作伙伴。我们将首先剖析当前商业环境的变化，强调数据驱动决策的必然性，并阐述数据思维的核心理念——质疑、探索、求证。通过大量的案例分析，读者将看到，那些在数字时代脱颖而出的企业，往往是那些能够有效利用数据洞察人才状况，并据此调整战略的组织。 我们将探讨HR在企业价值链中的定位，以及如何通过数据分析来量化HR工作的价值。这包括如何将HR的投入（如招聘成本、培训费用）与产出（如员工生产力提升、离职率降低带来的成本节约）进行关联分析，从而证明HR部门的战略价值。此外，我们还会讨论数据伦理和隐私保护的重要性，确保在利用数据的同时，遵守法律法规和行业道德标准。这一部分的重点在于，打破以往对HR“软实力”的刻板印象，用硬数据说话，让HR部门在企业高层眼中，成为一个不可或缺的战略部门。 第二部分：数据驱动的人才生命周期管理 在这一部分，我们将聚焦于人力资源管理的各个关键环节，深入剖析如何运用数据分析来优化每一个流程。 人才吸引与招聘： 我们将探讨如何通过分析招聘渠道的有效性、候选人画像与岗位需求的匹配度，来优化招聘策略，提高招聘效率和质量。例如，通过分析历史招聘数据，识别出最有可能转化为高绩效员工的渠道和人才画像，从而精准投放招聘广告。同时，我们将介绍如何利用自然语言处理（NLP）技术来分析简历和面试反馈，辅助HR做出更客观的评估。 员工入职与融入： 新员工的快速融入是降低离职率、提升早期绩效的关键。本部分将介绍如何通过数据分析，识别新员工可能面临的挑战，并提供个性化的入职引导方案。例如，分析新员工的学习曲线、团队互动频率等数据，预判其适应情况，并及时提供支持。 绩效管理与发展： 传统的绩效评估往往存在主观性和滞后性。我们将介绍如何结合多维度数据，如项目贡献、团队协作、客户反馈等，构建更全面、客观的绩效评估体系。同时，分析绩效数据与员工发展需求的关联，为员工提供定制化的培训和发展计划，实现“因材施教”。 薪酬福利与激励： 如何设计有竞争力且能激励员工的薪酬福利体系？我们将运用数据分析工具，研究市场薪酬水平、行业标杆、员工满意度等数据，为企业制定科学的薪酬策略提供依据。同时，探讨如何通过数据分析，评估不同激励措施的效果，优化激励方案。 员工敬业度与保留： 员工敬业度是衡量员工对公司投入程度和满意度的重要指标。本部分将介绍如何设计有效的敬业度调查，并利用统计分析方法，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），并提出相应的改进建议。同时，深入分析离职原因，预测潜在离职风险，并制定主动保留策略。 第三部分：分析工具与技能精进 这一部分将为您提供一套实用的分析工具箱和技能提升指南。我们将从数据收集、清洗、可视化到建模和解读，循序渐进地引导读者掌握必要的数据分析技能。 数据收集与管理： 介绍不同类型的数据源，如HRIS系统、考勤系统、培训管理系统、调查问卷等，以及如何进行有效的数据收集和整理，保证数据的准确性和完整性。 数据可视化： 强调数据可视化在沟通中的重要性。我们将介绍如何使用Excel、Tableau、Power BI等工具，创建清晰、直观的图表，将复杂的数据转化为易于理解的洞察，并有效地传达给不同层级的受众。 基础统计分析： 介绍常用的统计学概念，如描述性统计（均值、中位数、标准差）、相关性分析、假设检验等，并讲解如何在HR场景中应用这些工具。例如，分析不同部门的离职率是否存在显著差异。 预测性分析入门： 介绍一些基础的预测模型，如回归分析，用于预测员工离职率、招聘需求等。我们将以直观的例子说明模型的工作原理，而非深奥的数学推导，让读者能够理解并应用。 行为分析与洞察： 探讨如何通过分析员工行为数据（如出勤记录、工作时长、沟通频率等），洞察员工的工作习惯、协作模式，从而发现潜在的效率瓶颈或创新机会。 商业智能（BI）的应用： 介绍商业智能工具如何帮助HR部门构建自助式分析环境，让HR能够快速获取所需数据，进行多维度分析，并生成报告。 第四部分：实践应用与未来展望 在最后一部分，我们将回归实践，通过一系列的案例研究，展示如何将前面学到的理论和方法应用到实际的HR工作中。这些案例将涵盖不同行业、不同规模的企业，例如： 初创公司如何利用数据快速搭建人才体系。 大型企业如何通过数据分析优化全球人才招聘策略。 如何利用数据驱动的绩效管理，提升团队整体战斗力。 如何通过分析员工流失的“信号”，提前干预，降低人才损耗。 我们还将讨论在实践中可能遇到的挑战，如数据质量问题、跨部门协作障碍、领导层支持等，并提供切实可行的解决方案。 最后，本书将对人力资源分析的未来发展趋势进行展望，包括人工智能在HR领域的深度应用、预测性人力资源分析的进一步普及、以及HR数据科学家角色的演变等。我们相信，随着技术的不断进步和数据思维的日益深入，人力资源管理将迎来一个更加科学、高效、赋能的新时代。 《数字时代的人才驱动力：从数据洞察到战略决策》 旨在成为您在转型之路上的忠实伙伴，它将帮助您： 建立正确的数据思维模式，以数据为依据，而非仅凭直觉。 掌握核心的数据分析技能，将海量数据转化为 actionable insights。 优化人才管理全流程，提升招聘效率、员工敬业度和整体组织效能。 重塑HR部门的战略价值，成为企业不可或缺的战略伙伴。 在快速变化的数字时代，保持竞争优势，引领人才发展新方向。 本书的语言风格力求平实、易懂，避免过于专业的术语堆砌，而是通过丰富的案例和图示，将复杂的概念可视化。我们希望，无论您是经验丰富的HR总监，还是初入职场的HR新人，亦或是对人力资源管理感兴趣的其他商业人士，都能从本书中获得启发和实用的指导。让我们一起，用数据赋能人才，驱动企业迈向更辉煌的未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的副标题“新时代HR必备的分析技能”听起来很实用。我一直觉得，现在的HR工作越来越需要量化和数据支持。我希望这本书能够非常落地，提供一些可以直接上手操作的技巧和方法。例如，在制作HR报表和报告时，如何利用Excel、SQL或者一些可视化工具，来更有效地展示数据和洞察？书中是否会包含一些常见HR分析场景的模板或案例，可以直接借鉴？我尤其关心关于“人力资源投资回报率”（ROI）的计算和分析，如何量化HR部门的工作成效，并向管理层证明HR的价值？另外，对于一些基础的数据分析概念，比如均值、中位数、方差等，书中是否会做一些简要的解释，以便那些数据基础不那么扎实的HR能够理解？我非常期待这本书能够成为我案头必备的工具书， whenever I encounter an analytical challenge, I can quickly find solutions and practical guidance within its pages.

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何提升员工体验和创造更具吸引力的工作环境感到好奇。这本书在“人力资源与大数据分析”这个主题下，我希望能够深入了解如何利用数据来改善员工的日常工作感受。例如，在办公环境方面，是否可以通过分析工位使用率、会议室预订频率等数据，来优化空间布局，提高工作效率？在福利方面，如何通过分析员工对不同福利的偏好和使用情况，来调整和优化福利方案，使其更符合员工的需求？我特别关注书中是否会涉及员工的心理健康和幸福感的数据分析，比如，如何通过分析员工的休假模式、加班情况，甚至是一些匿名的反馈数据，来识别潜在的压力过大或倦怠的员工，并提供及时的支持。另外，在构建更加公平和包容的工作场所方面，大数据分析又能扮演怎样的角色？我希望这本书能提供一些创新的思路，帮助我构建一个真正以人为本，同时又高效运营的人力资源体系。

评分☆☆☆☆☆

读了这本书的目录，我对其中关于“预测性分析在人才管理中的应用”那一章特别感兴趣。我们公司最近在人才盘点和继任者计划方面遇到了瓶颈，总觉得凭感觉选拔的领导者存在一定的风险。我希望这本书能够深入探讨如何利用历史数据，例如员工的绩效、培训经历、领导力评估等，来构建一个预测模型，从而更准确地识别出有潜力的继任者，或者预测哪些员工可能在未来承担更重要的角色。书中会不会提供一些数据建模的思路，或者推荐一些分析工具？我尤其关注的是，书中是否会涉及如何处理不完整或不精确的数据，因为在实际操作中，数据的质量往往是一个巨大的挑战。此外，对于员工敬业度和满意度的分析，我希望书中能给出一些更具象化的方法，不仅仅是简单的问卷调查，而是如何通过多种数据源（例如，内部沟通工具的使用频率、加班时长、请假记录等）来综合评估员工的状态，并提出改进建议。我很期待这本书能给我带来一些“拨云见日”的启示，帮助我将模糊的“感觉”转化为基于数据的精准决策。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深HR，我一直在思考如何让HR部门从一个支持性部门转变为一个战略性部门。这本书的标题“人力资源与大数据分析”让我看到了其中的希望。我希望书中能够阐述大数据分析如何在战略层面赋能HR，例如，如何通过分析宏观经济数据、行业趋势以及竞争对手的人力资源策略，来为公司的整体人才战略提供输入。我特别想了解书中是否会讨论如何建立一套完整的人力资源数据指标体系，以及如何将这些指标与公司的业务目标紧密结合起来。此外，对于企业文化的塑造和员工价值观的引导，大数据分析能否提供新的视角？比如，通过分析员工在内部社交平台上的发言，或者不同部门的沟通模式，来洞察企业文化中存在的问题，并提出相应的改进措施。这本书如果能提供一些关于HR数据治理和数据安全方面的指导，那就更好了，毕竟在大数据时代，合规性和安全性是至关重要的。我期望这本书能帮助我打破思维定势，探索HR工作更深层次的可能性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题让我眼前一亮，“人力资源与大数据分析”，这精准地击中了当前HR工作中最令人兴奋但也最令人困惑的领域。我一直想深入了解大数据如何改变人力资源管理，尤其是在招聘、绩效评估、员工发展和留存方面。我对书中能够提供的具体案例和实操方法充满了期待。比如，我很好奇书中是否会详细讲解如何利用招聘数据来优化招聘渠道、提高招聘效率，以及如何通过分析员工流失数据来预测潜在的离职风险，并提前制定干预措施。此外，对于绩效管理，大数据分析能否帮助我们更客观、更公正地评估员工表现，并发现隐藏的优秀人才？在员工发展方面，能否通过分析员工的学习路径和技能提升情况，为他们量身定制更有效的培训计划？我希望书中不仅能理论化地阐述这些概念，更能提供清晰的步骤和工具，让我能够切实地将这些分析技能应用到我的日常工作中。对于那些还在依靠传统经验和直觉来做HR决策的同行们，这本书无疑是打开新世界大门的钥匙。我甚至希望书中能包含一些关于数据可视化和报告撰写的建议，以便我能更清晰地向管理层展示我的分析结果和洞察。

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还没来的及看，风评不错

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搞活动，提前囤货的，送货方便

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今年新书，内容一般，都是买的一个出版社的。

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目前大数据热潮，刚好趁着风头看看，有些收获