《大数据时代的人力资源管理》读书笔记模板

大数据时代的人力资源管理读书笔记模板01思维导图读书笔记目录分析内容摘要精彩摘录作者介绍目录0305020406思维导图管理人力资源第章人力资源时代员工应用管理分析数据过程需求指标员工分析方法人力资源描述准备内容本书关键字分析思维导图内容摘要内容摘要本书采取人物对话的形式，用讲故事的方法，将人力资源管理中一些典型的问题用高级数据分析的方法去解决。全书分为8章，第1～2章介绍人力资源管理数据分析的意义和数据分析前的准备工作；第3章讲述回归分析法在员工需求预测中的应用；第4章讲述培训师评估分数的标准化；第5章分析薪酬公平性；第6章介绍综合评价法在员工能力评估中的应用；第7章介绍如何使用Boosting、随机森林算法预测员工离职概率；第8章讲述如何通过文本分析中的情感分析法解读员工辞职报告。本书能够帮助人力资源管理人员开阔眼界、打开思维，加深对数据分析的认识，促进数据分析技术在人力资源管理领域的应用。本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无标签者不得销售。读书笔记读书笔记在不久的将来，人力资源管理利用大数据做分析预测，提高各项数据的精准度，物尽其用人尽其才。将R与统计，人力资源结合在一起，更展示科技与数据的作用。偏研究些，有研究基础的人理解比较容易。全书充满数据理论性和各种分析方法，对HR数据分析，数据挖掘很有帮助，有利于提升HR的数据思维。任何学科都有存在的意义，在大数据时代的今天，这些方法显得更为重要，也将会成为你能否脱颖而出的条件。入门级教材措辞口语化易于理解但整体废话也有点多其中薪酬结构合理性分析参考了基尼系数员工离职风险预测的随机森林方法比较有意思～。一本不错的人力资源大数据的书，人力资源大数据的书不胜枚举，文章更是多如牛毛，但真正实操性的反而很少，本书就是这样一本，或许把操作软件写一本专业指导书反而比空谈阔论要强很多。现在带领大数据开发的人力资源系统，借鉴了不少知识，用了一周阅读，对一些算法也做过课外实践，对我所组织的项目帮助不小。精彩摘录精彩摘录人力资源管理历经了三个阶段，分别是人事管理阶段、单向人力资源管理阶段和战略人力资源管理阶段。比较著名且常见的数据分析软件有R、SPSS、SAS、Matlab、Mathematica、Stata、Python、Eviews等，比如，我们分析各个分公司的人力资源管理效能，分析分公司在人力资源管理投入和产出上的差异，再结合行业对标数据，对下一年的人员配置、工资分配提出相应的优化方案，将分析和方案提供给管理层，那么管理层就可以根据这些信息决定是否调整公司的经营指标和预算，更合理地给分公司下达经营任务等。这这里说的技术刚性，指技术能力达到一定高度而不受外部变化影响的能力，也就是说技术能力达到了某种境界而表现出不可替代性。人力资源管理六大模块中，人力资源规划、招聘与配置、培训与开发、绩效管理、薪酬福利管理等模块都要以数据为基础人工成本投入产出比、企业劳动分配率、人事费用率劳动生产率、人均创利、百元人工成本创利、百元人工成本创收目录分析1.1人力资源管理为何需要数据分析1.2人力资源数据分析有什么特点1.3大数据和人力资源管理的关系1.4人力资源数据分析的难点第1章人力资源数据分析的意义1.1人力资源管理为何需要数据分析1.1.1数据分析是人力资源管理发展的趋势1.1.2数据分析体现人力资源从业人员的技术刚性1.1.3数据分析能够为人力资源管理者提供强有力的决策支持1.1.4数据分析是人力资源管理的刚性需求1.2人力资源数据分析有什么特点1.2.1数据分散性1.2.2数据相关性1.2.3非标准化数据1.3大数据和人力资源管理的关系1.3.1人力资源数据是大数据吗1.3.2大数据技术可以用在人力资源管理上吗1.4人力资源数据分析的难点1.4.1取数难1.4.2缺技能2.1如何选择数据分析工具2.2如何有效收集数据2.3与时俱进，运用各种工具收集数据2.4整理数据第2章数据分析前的准备工作2.1如何选择数据分析工具2.1.1常用的数据分析软件2.1.2选择数据分析工具的策略2.1.3关于Excel2.1.4关于R语言2.2如何有效收集数据2.2.1打通关节，从内外部渠道收集数据2.2.2内部渠道如何收集数据2.2.3外部渠道如何收集数据2.3与时俱进，运用各种工具收集数据2.3.1用AdobeAcrebat制作PDF问卷收集数据2.3.2利用互联、手机进行问卷调查2.4整理数据2.4.1关于一维表2.4.2处理缺失值2.4.3处理重复数据2.4.4数据分组2.4.5生成新数据3.1需求描述3.3数据准备3.2分析方法第3章员工年度需求预测3.5结果应用：根据回归模型预测下一年度员工需求3.4分析过程：建立线性回归模型第3章员工年度需求预测3.2分析方法3.2.1回归分析3.2.2回归分析的作用3.3数据准备3.3.1分析影响人员数量的指标并收集数据3.3.2对数据进行相关分析4.2案例分析4.1需求描述第4章培训师评估4.4衍生内容4.3分析过程第4章培训师评估4.2案例分析4.2.1数据准备4.2.2分析案例4.3分析过程4.3.1计算平均数和标准差4.3.2计算标准Z分数和T分数4.3.3绘制正态分布图4.3.4标注位置4.4衍生内容4.4.1平均数和标准差4.4.2正态分布4.4.3标准分5.1需求描述5.2分析方法5.3数据准备5.4分析过程第5章薪酬公平性分析5.2分析方法5.2.1薪资结构图5.2.2基尼系数5.2.3薪资均衡指标Compa5.2.4公平感计量模型5.4分析过程5.4.1用薪资结构图分析薪酬结构合理性5.4.2用基尼系数分析总体薪酬差距5.4.3用薪资均衡指标分析各岗位薪资均衡程度5.4.4用公平感计量模型分析员工对薪资的公平感6.1需求描述6.2分析方法6.3分析过程6.4结果应用第6章员工综合能力评估6.3分析过程6.3.1确定指标体系6.3.2收集指标数据6.3.3确定指标权重6.3.4量化指标内容6.3.5分数标准化6.3.6综合分数排序7.1需求描述7.2案例分析7.3分析方法7.4分析过程第7章员工离职倾向分析7.2案例分析7.2.1数据准备7.2.2数据分析结果与解释7.3分析方法7.3.1Boosting算法7.3.2随机森林算法7.4分析过程7.4.1建模7.4.2检验7.4.3应用8.1需求描述8.3分析过程8.2分析方法第8章员工辞职报告的情感分析8.1需求描述8.1.1数据准备8.1.2