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王通讯 著

图书标签:

• 大数据
• 人力资源管理
• HRTech
• 数字化转型
• 人才管理
• 数据分析
• 人才招聘
• 绩效管理
• 员工体验
• 组织发展

出版社： 中国人事出版社

ISBN：9787512910966

版次：1

商品编码：11936781

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-05-01

用纸：胶版纸

编辑推荐

　　人才学大家王通讯执笔主编，敏锐洞察大数据与人事科学结合点，系统阐述大数据技术与人力资源管理相结合的理论、方法和应用之道。对大数据人力资源管理的发展提供了基本架构。该书应用案例丰富，论述深入浅出，对大数据人力资源管理的实践具有指导意义。

内容简介

　　《大数据人力资源管理》内容主要涉及：大数据的QUAN威定义、大数据应用为什么会到来、大数据行动纲要向我们传达了什么、大数据人力资源管理的诸多环节、社会急需大批大数据人才等。

作者简介

　　王通讯研究员中央人才工作协调小组《国家中长期人才规划纲要（2010-2020年）》专家顾问；国家教育咨询委员；中国人才研究会学术委员会主任、中国人才研究会副会长、秘书长；中国人事科学研究院前院长、研究员、博士生导师；中央电视台百家讲坛人才战略主讲嘉宾；2007-2008中国人力资源管理十佳人物；北京大学政府管理学院兼职教授主要著述有：《人才战略：凝思与瞻望》《人才学通论》《宏观人才学》《微观人才论》《人才资源论》《人才与人事论衡》《人才发展战略论》等；获“中国人才学研究突出贡献奖”，其学术观点在国内人事行政与人才研究领域具有较为广泛的影响。

目录

前言上篇大数据人力资源管理概论第一章大数据及其应用功能第一节大数据及其特点第二节大数据的出现第三节大数据的价值取决于什么第四节大数据在管理领域能干什么第五节大数据思维第二章大数据与人力资源管理的关系第一节新世纪人力资源管理新形势第二节基于大数据的人力资源管理第三节加快大数据行动，关键是做起来第三章基于大数据的人力资源规划-第一节人力资源规划的含义第二节人力资源规划的缺陷与问题第三节大数据改进人力资源规划第四章基于大数据的人力资源招聘第一节人力资源招聘的含义与方法第二节人力资源招聘的问题与短板第三节大数据改进人力资源招聘第五章基于大数据的人力资源使用第一节人力资源使用的界定与宗旨第二节人力资源使用的问题所在第三节大数据改进人力资源使用第六章基于大数据的人力资源考核第一节人力资源考核的含义与功能第二节人力资源考核的问题讨论第三节大数据改进人力资源考核第七章基于大数据的人力资源薪酬第一节人力资源薪酬的含义与功能第二节人力资源薪酬的问题所在第三节大数据改进人力资源薪酬第八章基于大数据的人力资源培训第一节人力资源培训的含义与功能第二节人力资源培训的我让他所在第三节大数据改进人力资源培训第九章基于大数据的人力资源评价第一节人力资源评价的定义与功能第二节人力资源评价的问题与难点第三节大数据改进人力资源评价第十章基于大数据的人力资源管理创新第一节人力资源管理创新的含义第二节人力资源管理创新问题所在第三节大数据改进人力资源管理创新下篇大数据人力资源管理技术第十一章大数据技术概论第一节什么是大数据第二节大数据的时代第三节从数据到大数据第十二章大数据数据集成第一节什么是数据集成第二节大数据集成的必要性第三节大数据集成的应用第十三章大数据清洗过滤第一节数据清洗概论第二节数据清洗方法第三节数据清洗工具与实战第十四章大数据合并压缩第一节数据压缩技术第二节数据无损压缩第三节数据有损压缩第十五章大数据数据安全第一节大数据安全面临的主要问题第二节大数据安全保障技术第三节数据安全技术第四节大数据安全趋势第十六章大数据知识发现第一节知识发现的定义与过程第二节知识发现的对象与分类第三节知识发现的方法与应用第十七章大数据可视呈现第一节数据统计与分析第二节数据可视化第三节示例展示第十八章大数据关联规则第一节关联规则的简介第二节关联规则挖掘第三节关联数据与大数据第十九章大数据分类聚类第一节概述第二节聚类分析算法第三节分类算法第二十章大数据应用决策第一节大数据应用现状第二节大数据应用具体案例第三节人力资源方面具体应用和帮助决策后记

前言/序言

《云端智慧：数据驱动的人才引擎》 内容梗概： 在瞬息万变的商业环境中，企业竞争的核心已不再是产品或技术，而是人才。如何精准识别、高效吸引、科学培养、有效激励，并最终实现人才价值的最大化，是每一个组织的生存与发展所面临的严峻挑战。《云端智慧：数据驱动的人才引擎》并非一本探讨宏观大数据与人力资源管理理论的书籍，它聚焦于当下最实用、最前沿的“数据赋能”理念，深入剖析如何在实际运营层面，利用现代化的数据分析工具与方法，构建一个强大而敏捷的人才引擎，驱动企业实现持续增长与卓越绩效。 本书的重点在于“如何做”，而非“是什么”。它将带领读者穿越数据迷雾，走进一个由数据支撑、智慧驱动的人力资源管理新时代。我们不再满足于依靠直觉或经验进行人才决策，而是转向基于真实数据反馈的科学判断。从招聘的精准画像到员工敬业度的深度洞察，从培训效果的量化评估到继任者计划的风险预警，每一个环节都将渗透数据分析的思维，每一项人力资源决策都将有数据作为坚实的后盾。 《云端智慧》将从多个维度，以案例驱动的方式，层层剥茧，揭示数据在人力资源管理中的实际应用价值。它不是一本理论堆砌的学术著作，而是一本操作指南，一本赋能工具，一本启发思考的伙伴。我们相信，当数据的光芒照亮人才管理的每一个角落，当智慧的引擎驱动着人才的流动与成长，企业将释放出前所未有的潜能。 核心内容与结构： 本书围绕“数据驱动的人才引擎”这一核心概念，划分为以下几个主要部分，层层递进，构建起一套系统性的实践框架： 第一部分：认知升级——从经验到数据的范式转移 告别“拍脑袋”：理解数据在HR中的必然性 传统HR的局限性：依赖直觉、主观臆断、信息孤岛 数据驱动HR的本质：客观、精准、可量化、可预测 数据化思维在HR各模块的初步渗透：招聘、绩效、培训、薪酬、离职等 案例分析：某公司因数据缺失导致招聘误判，造成巨大损失；另一公司通过数据分析优化招聘流程，显著提升了新员工的留存率。 搭建数据基石：HR数据体系的构建与管理 核心HR数据源的识别与整合： 员工基本信息（入职、离职、调动、基本属性等） 招聘数据（岗位需求、渠道效率、候选人画像、招聘周期、成本等） 绩效数据（目标达成、评估结果、反馈记录、关键指标达成情况等） 培训数据（课程参与度、学习时长、考核成绩、技能提升、ROI评估等） 薪酬福利数据（薪资结构、调薪幅度、福利满意度、薪酬公平性等） 员工敬业度与满意度数据（调研结果、反馈意见、流失预警信号等） 人才发展与继任者数据（能力模型、发展计划、关键岗位人才储备等） 数据质量的保证： 数据录入规范、信息核实机制、数据清洗与校验方法 数据安全与隐私保护： 符合法规要求的数据存储、访问控制、脱敏处理 技术赋能： HRIS（人力资源信息系统）、ATS（申请人跟踪系统）、LMS（学习管理系统）等基础系统的作用。 案例分析：一家中型企业如何通过整合分散的数据源，构建起一个相对完整的人才数据库，为后续分析打下基础。 第二部分：招聘智能化——精准搜寻与高效匹配 人才画像的科学构建： beyond 经验与直觉 需求端画像： 基于岗位职责、业务目标、成功员工特质，提炼关键能力、素质与行为特征。 供给端画像： 分析现有人才库、市场人才供给、竞品人才流动，构建候选人画像。 数据化交叉分析： 运用统计学方法，寻找岗位需求与候选人特质之间的最优匹配度。 案例分析：某科技公司如何通过分析高绩效工程师的核心特质，建立精确的招聘画像，显著缩短招聘周期并提升新员工的绩效表现。 智能招聘渠道优化：让每一分钱都花在刀刃上 渠道ROI分析： 评估不同招聘渠道（如社交媒体、招聘网站、猎头、内部推荐等）的招聘效率、成本、候选人质量与留任率。 数据驱动的渠道选择策略： 基于历史数据，为不同类型岗位推荐最有效的招聘渠道组合。 ATS的深度应用： 简历筛选自动化、智能匹配、候选人行为追踪。 案例分析：一家零售企业如何通过对招聘渠道数据的深入分析，砍掉低效渠道，重点投入高转化率渠道，大幅降低招聘成本。 面试与评估的数据化：客观衡量与预测 行为面试法的量化： 将STAR原则（Situation, Task, Action, Result）的回答转化为可量化的评价维度。 评估工具的选择与应用： 能力测评、情景模拟、性格测试等工具的数据解读与预测效能。 结构化面试的标准化： 统一评分标准，减少主观偏见。 案例分析：某金融机构如何引入标准化面试流程和行为评估量表，显著提高面试的客观性和新员工的岗位适应性。 第三部分：人才发展与绩效优化——激活潜能与驱动成长 绩效管理的进化：从评价到赋能 关键绩效指标（KPIs）的设定与跟踪： 如何设定SMART原则的KPI，以及如何通过系统进行实时跟踪与反馈。 360度反馈的数据分析： 整合多维度反馈信息，识别员工优势与发展短板。 绩效数据与业务结果的关联分析： 证明高绩效员工对公司业绩的实际贡献。 案例分析： 一家制造企业如何通过精细化的绩效数据分析，识别出影响生产效率的关键因素，并针对性地改进管理措施。 个性化培训与学习路径：数据驱动的赋能 培训需求数据的挖掘： 基于绩效数据、技能评估、员工反馈，识别普遍性与个体性的培训需求。 LMS的学习数据分析： 参与度、完成率、学习时长、在线互动、知识测试等，评估培训效果。 学习效果与绩效的转化分析： 评估培训投入（ROI）是否真正转化为员工能力的提升与业务成果的改善。 个性化学习推荐： 基于员工的学习历史、技能画像和职业发展目标，推荐最合适的学习资源。 案例分析：一家互联网公司如何利用LMS数据，为不同层级的员工定制差异化的学习计划，并跟踪学习成果，显著提升员工的技能水平。 员工敬业度与保留率的洞察：数据预警与干预 敬业度调研的深度解读： 不仅看分数，更关注维度背后的原因。 离职预测模型： 识别可能离职的员工画像，分析关键预警信号（如绩效波动、沟通频率下降、负面情绪表达等）。 数据驱动的保留策略： 针对不同类型的流失风险，设计定制化的保留方案。 案例分析： 某服务行业企业如何通过对员工敬业度数据的持续监测和离职预警模型的应用，提前介入，降低了关键人才的流失率。 第四部分：组织效能与未来展望——数据赋能的战略价值 人才数据在组织设计与变革中的应用 组织架构优化： 基于人岗匹配度、团队协作效率数据，评估和调整组织结构。 人才盘点与继任者计划： 识别关键岗位风险，储备与发展高潜力人才。 组织健康度评估： 运用数据指标衡量组织的敏捷性、创新能力、文化契合度。 案例分析：一家跨国公司如何利用数据分析，优化其全球人才布局，提高组织的协同效率。 HR数据分析工具与技术趋势 BI（商业智能）工具在HR中的应用： Tableau, Power BI等可视化分析工具。 AI在HR领域的潜力： 智能招聘助手、个性化学习推荐、预测性分析等。 数据伦理与合规性： 持续关注数据隐私和算法公平性。 打造持续优化的“人才引擎” 建立数据反馈闭环： 将分析结果转化为行动，并将行动的效果数据化，不断迭代优化。 HR团队的数据素养培养： 提升HR专业人员的数据分析能力和商业洞察力。 数据驱动的HR文化建设： 鼓励全员参与数据贡献与应用。 《云端智慧：数据驱动的人才引擎》是一本面向实践的指南，它不空谈理论，而是聚焦于如何将数据转化为可执行的行动，如何构建一个真正能够驱动企业成功的“人才引擎”。本书旨在为HR从业者、管理者以及所有关心企业人才发展的人士，提供一套切实可行的解决方案，帮助他们在这个数据飞速发展的时代，掌握人才管理的“金钥匙”，释放人才的无限潜能。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我感到“痛快”的书！因为它直击了传统人力资源管理中的痛点，并用一种极其锐利且富有洞察力的方式，指出了如何运用现代化的工具和方法来解决这些问题。作者的语言风格非常直接，甚至可以说有些“犀利”，毫不回避任何挑战和困难。它详细阐述了如何通过数据分析来识别招聘过程中的盲点，如何精准地评估员工的潜在能力，以及如何量化培训的效果。我印象最深刻的是关于“劣质招聘”成本的分析，作者用大量的数字和图表，生动地展示了一个错误的人才决策可能给企业带来的巨大损失。这让我深刻反思了以往在招聘过程中存在的随意性和主观性。书中也提供了许多切实可行的改进方案，例如如何建立科学的绩效考核体系，如何利用数据驱动的反馈机制来帮助员工成长，以及如何设计更具吸引力的薪酬福利体系。它让我看到了，人力资源管理并非是可有可无的部门职能，而是能够直接影响企业核心竞争力的战略性部门。这种务实和接地气的风格，让我觉得这本书不是纸上谈兵，而是真正能够指导实践的行动指南。读完它，我仿佛卸下了许多包袱，也对未来如何更高效、更科学地管理人力资源充满了动力。

评分☆☆☆☆☆

一本让我眼前一亮的读物！虽然书名听起来有些专业，但我惊喜地发现，它以一种非常易懂且引人入胜的方式，为我揭开了现代人力资源管理的神秘面纱。它不仅仅是理论的堆砌，更像是一本实操指南，用大量的案例和清晰的逻辑，让我理解了如何将数据分析的强大力量融入到招聘、培训、绩效评估等各个环节。我尤其欣赏作者在分析问题时那种抽丝剥茧的细致，以及在提出解决方案时那种落地可行性。例如，书中关于如何利用数据来预测员工流失风险的部分，不仅仅给出了方法，还详细说明了需要收集哪些数据、如何进行预处理，以及最终的模型解读。这让我深刻体会到，人力资源管理不再是凭经验的“拍脑袋”决策，而是基于事实和数据的科学管理。更让我惊喜的是，这本书不仅仅局限于技术层面，它还深入探讨了数据伦理和隐私保护的重要性，这在当下这个信息爆炸的时代尤为关键。它提醒我们，在追求效率和精准的同时，也必须时刻关注人性的关怀和个体权益。读完这本书，我感觉自己对人力资源管理有了全新的认知，也对未来如何更好地利用技术赋能组织发展充满了信心。它不仅适合HR从业者，也对企业管理者、甚至对职场新人都有着极大的启发意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直就是一股清流，用一种近乎散文的笔触，描绘了人力资源管理的过去、现在与未来，让我深切感受到技术革新对这个领域的颠覆性影响。它并没有直接抛出冷冰冰的数据公式，而是通过讲述一个个生动的故事，将抽象的概念具象化。我读到了一些关于企业如何通过优化人才引进策略，从而实现业务腾飞的案例，也看到了那些因为未能及时关注员工需求而导致人才流失的教训。作者的叙事风格非常细腻，善于捕捉人物的情感和动机，让我在阅读过程中仿佛置身其中，与书中人物一同经历挑战，分享喜悦。它让我明白，优秀的人力资源管理，最终还是要回归到“人”本身，即便是强大的技术，也需要以人为本的理念来指导。书中对未来趋势的预测也十分独到，它不仅仅停留在技术层面，而是更侧重于探讨技术如何重塑组织文化、提升员工敬业度、以及如何构建一个更加灵活和包容的工作环境。我尤其被其中关于“人机协作”的篇章所吸引，它让我思考，在自动化和人工智能日益普及的今天，人类的价值将体现在哪些方面，以及人力资源部门应该如何为这种新型协作模式做好准备。这本书的价值在于，它用一种温情脉脉的方式，激发了我对人力资源管理更深层次的思考。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书的独特之处在于它以一种非常“人性化”的视角来解读大数据在人力资源管理中的应用。作者并没有沉溺于冰冷的数据和算法，而是将重点放在了如何利用这些工具来更好地理解和赋能个体员工。书中关于“员工体验”的章节，让我深受触动。它详细阐述了如何通过收集和分析员工的反馈数据，来优化工作环境、提升沟通效率、以及增强团队凝聚力。我了解到，不仅仅是招聘和绩效，即使是日常的沟通和协作，都能够通过数据分析来找到改进的空间。作者还强调了“数据驱动的同理心”，即在利用数据做出决策的同时，也要始终保持对员工的关怀和尊重。它让我明白，大数据不是用来“管控”员工的，而是用来“服务”员工、帮助他们实现自我价值的。书中还分享了许多关于如何利用数据来识别员工的优势和潜能，并为其提供个性化的发展机会的案例。这种以人为本、注重员工成长的理念，让我觉得这本书非常有温度。它让我看到了，即使在高度技术化的时代，人力资源管理的核心依然是“人”，而大数据只是帮助我们更好地认识和理解“人”的工具。

评分☆☆☆☆☆

读这本书的过程，就像是在探索一个未知的宝藏。它以一种非常宏大且富有前瞻性的视角，探讨了人力资源管理在数字化时代所面临的机遇与挑战。作者的笔触极富想象力，常常用一些比喻和类比，将复杂的概念解释得生动有趣。我看到了书中对于“人才画像”的详细描绘，以及如何利用大数据来构建个性化的学习发展路径。它让我意识到，未来的企业竞争，很大程度上将是人才的竞争，而人力资源部门将扮演着至关重要的“引路人”角色。书中对于“组织韧性”的探讨也令我印象深刻，它不仅关注个体员工的发展，更着眼于整个组织的适应性和抗压能力。作者分享了许多关于如何利用数据来识别组织潜在的风险，以及如何构建能够快速响应变化的灵活组织结构的策略。这种宏观的视野和战略性的思考，让我看到了人力资源管理超越了传统的事务性工作，而上升到了赋能组织发展和引领变革的高度。它让我思考，在未来，人力资源部门需要具备怎样的能力，才能真正成为企业最宝贵的战略伙伴。这本书给我带来了极大的启发，让我对人力资源管理的未来充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

物流很快，书很不错，继续多阅读

评分☆☆☆☆☆

公司买的，送货快价格划算

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

物流很快，书很不错，继续多阅读

评分☆☆☆☆☆

好好好 好好好 好好好

评分☆☆☆☆☆

希望是还不错的一本书，还没看呢。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

内容很不错，有收获

评分☆☆☆☆☆

在新技术背景下对人力资源分析的新的方法。

评分☆☆☆☆☆

好书