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[美] 雅克·菲茨恩兹（JacFitz-Enz），( 著

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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115482556

商品编码：28487998048

出版时间：2018-05-01

作  者:(美)雅克·菲茨恩兹(Jac Fitz-Enz),(美)约翰·R.马托克斯二世(John R.Mattox 2) 著；赵磊,任艺 译 定  价:59 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2018年05月01日 页  数:207 装  帧:平装 ISBN:9787115482556 ● 价值在哪里
●一些基本知识
●分析是什么
●两种价值形式
●分析的能力
●分析性的价值链
●分析的模型
●典型应用
●培训价值测量模型
●数据内部
●第二章 开始
●进入市场的模型
●评估
●发展经验
●财务关联
●样例
●专注于目的
●当今需求
●如今人力资本分析的使用方式
●将数据转为信息
●部分目录

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，雅克·菲茨恩兹、约翰·R.马托克斯二世著的《人力资源与大数据分析(新时代HR推荐的分析技能)》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。
(美)雅克·菲茨恩兹(Jac Fitz-Enz),(美)约翰·R.马托克斯二世(John R.Mattox 2) 著；赵磊,任艺 译 雅克·菲茨恩兹，博士，被认可为“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年建立了一个靠前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，靠前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Me等

《企业决策新维度：数据洞察的力量》 内容简介 在当今瞬息万变的商业环境中，决策的质量与速度，直接决定着企业的生存与发展。然而，传统的决策模式往往依赖于经验、直觉，以及有限、滞后的数据信息，这在复杂多变的局势下显得越来越力不从心。《企业决策新维度：数据洞察的力量》深入探讨了如何运用前沿的数据分析技术，重塑企业的决策流程，解锁前所未有的商业价值。本书并非对某个单一学科的孤立介绍，而是聚焦于数据分析在企业整体运营中的融合与赋能，为读者提供一套系统化、实操性的框架，帮助企业在数据洪流中找到方向，做出更明智、更具前瞻性的决策。 本书的出发点，是认识到数据本身并不直接产生价值，关键在于如何将其转化为可操作的洞察。我们将从基础概念入手，循序渐进地引导读者理解数据分析的强大潜力，并逐步深入到更高级的应用层面。 第一部分：数据驱动决策的基石 在这一部分，我们将为读者构建一个坚实的数据驱动决策的认知基础。 理解数据时代的机遇与挑战： 我们首先会回顾信息技术发展如何推动数据爆炸式增长，以及这种增长为企业带来的颠覆性机遇。同时，也会审视企业在数据收集、存储、处理、安全等方面可能面临的挑战，强调构建数据驱动文化的重要性。 数据分析的核心理念与价值： 这里将阐述数据分析并非一项技术，而是一种思维方式。我们将深入剖析数据分析如何帮助企业识别模式、预测趋势、理解客户行为、优化运营效率、规避风险，并最终实现可持续增长。本书会强调，数据分析的目标是驱动更优的商业决策，而非仅仅停留在报告层面。 数据的类型、来源与质量： 广泛的数据来源是分析的前提。我们会详细介绍结构化数据（如数据库中的交易记录）、半结构化数据（如日志文件）和非结构化数据（如文本、图像、视频）的特点，以及它们在企业运营中的典型应用场景。同时，还将重点强调数据质量的重要性，从数据采集、清洗、验证等环节入手，确保分析结果的准确性和可靠性。 数据分析的通用流程： 无论是何种分析任务，都遵循一套通用的流程。本书将详细拆解这一流程，包括：明确业务问题、收集与理解数据、数据预处理、探索性数据分析（EDA）、模型选择与构建、模型评估与验证、结果解释与沟通、以及最终的决策实施与效果跟踪。每一步都将通过案例说明其关键要点与实践技巧。 第二部分：数据分析的核心工具与方法 这一部分将聚焦于支撑数据洞察的核心技术与方法论，帮助读者理解“如何做”。 描述性分析：了解“发生了什么”。 我们将介绍如何运用统计学基本原理，通过数据可视化（如图表、仪表盘）来清晰地呈现业务现状，揭示关键指标的变化趋势，识别异常情况。这包括对平均值、中位数、方差、分布等基本统计量的运用，以及常见的可视化图表（如柱状图、折线图、散点图、饼图）的选择与解读。 诊断性分析：探究“为什么会发生”。 这一环节将引导读者运用数据挖掘与统计推断技术，深入分析数据之间的关联性，找出事件发生的原因。我们将介绍相关性分析、回归分析、假设检验等方法，以及如何利用因果分析的初步思路来避免“相关不等于因果”的误区。 预测性分析：预知“将要发生什么”。 这是数据分析最具价值的部分之一。我们将详细介绍各种预测模型，包括时间序列分析（如ARIMA、指数平滑）、回归模型（如线性回归、逻辑回归）、分类模型（如决策树、支持向量机、神经网络）等。本书会侧重于解释这些模型的原理、适用场景以及如何评估其预测精度。 规范性分析：指导“应该做什么”。 在了解了“发生了什么”、“为什么会发生”以及“将要发生什么”之后，规范性分析将进一步给出最优的行动建议。我们将介绍优化模型（如线性规划、整数规划）、模拟技术以及智能推荐系统等，帮助企业在不确定性中找到最佳策略，实现目标最大化或成本最小化。 数据可视化的高级应用： 强大的可视化能力是沟通分析结果、驱动决策的关键。本书将超越基础图表的介绍，探讨交互式可视化、地理空间可视化、网络图等高级可视化技术，以及如何利用 Tableau、Power BI、Python（Matplotlib, Seaborn, Plotly）等工具创建富有洞察力的数据故事。 第三部分：数据洞察在企业运营中的深度应用 在掌握了理论基础和工具方法之后，本书将重点展示数据洞察如何在企业各个职能部门中落地生根，实现真正的业务价值。 客户洞察与营销优化： 客户细分与画像构建： 如何利用聚类分析、RFM模型等方法，将庞杂的客户群体划分成具有相似特征的细分市场，并构建详尽的客户画像，深入理解其需求、偏好与行为模式。 精准营销与个性化推荐： 基于客户洞察，如何设计和执行更具针对性的营销活动，通过个性化推荐系统提高转化率与客户满意度。 客户生命周期管理： 如何通过数据分析识别客户在不同生命周期阶段的特征与需求，从而制定相应的维系策略，延长客户生命周期，提升客户终身价值。 营销效果评估与归因分析： 如何科学地评估各项营销活动的ROI，并利用归因模型揭示不同营销渠道对最终转化的实际贡献。 运营效率的提升与流程优化： 供应链与物流优化： 如何通过需求预测、库存优化、路径规划等数据分析手段，提高供应链的响应速度和效率，降低运营成本。 生产与制造的智能化： 如何利用传感器数据、生产过程数据进行异常检测、故障预测，优化生产排程，提升产品质量，降低能耗。 风险管理与合规性： 如何运用数据分析识别潜在的运营风险（如欺诈、信用风险），并建立预警机制，确保企业合规运营。 产品与服务创新： 市场趋势与竞品分析： 如何通过分析海量市场数据、用户反馈、社交媒体信息，及时捕捉市场新趋势，了解竞争对手动态，为产品创新提供方向。 用户行为分析与产品迭代： 如何通过分析用户在产品使用过程中的行为数据，发现产品痛点、优化用户体验，驱动产品功能的迭代与创新。 新产品成功预测： 如何基于历史数据和市场反馈，预测新产品的市场接受度与潜在风险。 人才与组织效能的提升（此处为区分，并非直接讨论人力资源分析）： 组织绩效分析： 如何通过分析跨部门数据，识别影响组织整体绩效的关键因素，并提出改进建议。 流程再造与效率提升： 如何通过分析业务流程中的数据瓶颈，进行流程再造，提升整体工作效率。 员工敬业度与离职倾向预测（非直接谈论人力资源管理，而是从组织效能角度出发）： 通过分析与工作环境、团队协作、管理方式等相关的间接数据，初步洞察可能影响员工敬业度或产生离职倾向的因素，为管理者提供改进组织环境的参考，以期整体提升组织效能，而非进行具体的人力资源决策。 第四部分：构建企业数据驱动文化与实践落地 再强大的技术和方法，也需要组织的支持和文化氛围才能发挥最大价值。 数据伦理与隐私保护： 在享受数据带来的便利的同时，本书将强调企业必须承担起数据伦理和隐私保护的责任，遵守相关法律法规，建立健全的数据安全与管理体系。 数据团队的建设与协作： 如何组建一支高效的数据团队，包括数据科学家、数据工程师、数据分析师等角色，以及如何促进数据团队与其他业务部门的有效沟通与协作。 数据素养的提升与全员赋能： 如何在企业内部推广数据文化，提升全体员工的数据意识和基本数据分析能力，让更多人能够从数据中获得洞察，参与到决策过程中。 持续改进与创新： 数据驱动决策是一个持续演进的过程。本书将强调建立反馈机制，不断迭代优化分析模型和决策流程，以适应不断变化的商业环境。 《企业决策新维度：数据洞察的力量》将为广大管理者、决策者、以及对数据分析感兴趣的读者提供一套全面、深入、实操性强的内容。本书力求摆脱纯粹的技术堆砌，回归商业本质，聚焦于数据如何真正转化为驱动企业前行的强大力量，帮助企业在日益激烈的市场竞争中，实现更智能、更敏捷、更具韧性的增长。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对未来趋势保持高度敏感的观察者，我一直在思考技术如何重塑各行各业。人力资源管理领域，由于其涉及人员和情感的复杂性，一直是我认为最需要技术革新来提升效率和精准度的部分。这本书的书名“人力资源与大数据分析”让我眼前一亮，仿佛看到了一个崭新的时代正在到来。我期待这本书能够深入剖析大数据分析在人力资源决策过程中扮演的关键角色，例如如何通过预测性分析来规避用工风险，如何利用图谱分析来识别组织内部的知识流动和影响力网络。我希望作者能够提供一些关于如何构建企业内部数据分析能力，以及如何培养数据驱动型 HR 管理者的建议。更重要的是，我希望书中能够探讨大数据分析如何助力企业实现更公平、更透明的人力资源管理，减少主观偏见，从而建立一个更加包容和多元化的工作环境。这本书的出版，无疑是为所有关注人力资源管理未来发展的人士提供了一份宝贵的思想指南，我期待它能够引领我们走向一个更加智能、高效和人性化的人力资源新纪元。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，深邃的蓝色背景搭配着交织的金色数据流，仿佛预示着一场关于数据驱动的人力资源变革的盛宴。拿到手中，纸张的触感细腻而有质感，装帧也十分考究，让人忍不住想立刻翻开阅读。我一直对如何将冰冷的数据与充满人情味的人力资源管理相结合感到好奇，这本书的书名恰好点燃了我内心深处的求知欲。我期待它能揭示大数据分析在人才招聘、绩效评估、员工发展、薪酬福利设计等方面的具体应用，希望能从中学习到如何通过数据洞察来优化人力资源策略，提升组织效能。我希望作者能够用通俗易懂的语言，结合丰富的案例，带领我们进入这个充满无限可能的新领域。尤其是对于一些难以量化的软技能，例如领导力、团队协作能力等，我非常好奇大数据分析是否能提供新的衡量维度和评估方法。此外，书中关于数据隐私和伦理方面的探讨也让我颇为期待，毕竟在信息时代，如何负责任地使用数据至关重要。这本书的到来，无疑为我在这条探索之路上注入了新的动力和方向，我迫不及待地想要沉浸其中，汲取知识的养分，开启一段全新的学习旅程。

评分☆☆☆☆☆

我是一家初创科技公司的创始人，深知人才对于企业发展的重要性。在公司快速发展的过程中，我们面临着各种各样的人才挑战，从招聘到留存，再到团队建设，每一个环节都需要精打细算。这本书的书名“人力资源与大数据分析”恰好击中了我们当前的需求痛点。我迫切希望这本书能够为我们这些处于创业初期的公司提供切实可行的指导。我期待书中能够讲解如何利用有限的资源，有效地运用大数据来解决招聘难题，例如如何找到最适合我们公司文化的候选人，如何评估他们的成长潜力。同时，我也希望书中能够提供一些关于如何通过数据来提升员工满意度和忠诚度的方法，帮助我们在竞争激烈的市场中留住宝贵的人才。对于如何利用数据来优化薪酬福利体系，以及如何为员工提供个性化的职业发展路径，我也充满了期待。这本书的价值在于，它能够帮助我们这些初创公司在人才管理方面少走弯路，以数据为基石，构建更强大、更具凝聚力的团队，从而在激烈的市场竞争中取得胜利。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在企业人力资源部门工作多年的老兵，见证了人力资源管理从传统的“事后处理”向“战略伙伴”的转变。近年来，大数据概念如火如荼，我一直很想了解它究竟能为我们这些一线 HR 人员带来哪些实实在在的帮助。这本书的书名，尤其是“大数据分析”这几个字，瞬间吸引了我。我希望这本书能解答我心中长久以来的疑问：如何才能真正地将数据思维融入到日常的人力资源工作中？它是否能提供一套系统性的方法论，指导我们如何收集、清洗、分析和解读与人力资源相关的数据？我特别关注书中对于招聘流程优化的部分，例如如何通过数据分析来预测候选人的成功率，如何识别那些隐藏在简历和面试中的潜力股。同时，在员工流失率居高不下的当下，我迫切希望这本书能够提供一些关于如何利用大数据预测和预防员工离职的思路和工具。此外，关于如何通过数据分析来提升员工敬业度、满意度和整体工作效率，我也充满了期待。这本书的出现，对我来说就像是在茫茫大海中找到了航行的灯塔，让我对未来的 HR 工作充满了信心和憧憬，也让我看到了职业生涯新的发展可能。

评分☆☆☆☆☆

最近，我一直在关注一些前沿的管理趋势，而“人力资源与大数据分析”这个主题无疑是其中最热门的之一。我本身并非HR专业背景，但对如何通过技术赋能企业管理抱有浓厚的兴趣。这本书的标题简洁明了，却蕴含着巨大的信息量。我希望这本书能够以一种更加宏观的视角，阐述大数据分析如何颠覆传统的人力资源管理模式，并为企业构建更具竞争力的组织提供新的思路。我期待书中能够涉及一些关于如何利用大数据来优化组织架构、提升团队效能、以及预测市场需求对人才类型的影响等方面的内容。对于一些初学者来说，如何理解和应用复杂的数据分析模型可能会是一个挑战，我希望作者能够提供清晰易懂的解释和循序渐进的指导。同时，我也希望书中能够探讨一些前瞻性的议题，例如人工智能在人力资源管理中的应用，以及如何构建一个数据驱动型的人才生态系统。这本书的出现，无疑为我打开了一扇通往未知领域的大门，让我对外面的世界充满了好奇和探索的欲望。