數(shù)智化人力資源管理-課件全套 徐明霞 01-人力資源管理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型 - 12-績效分析

數(shù)智化人力資源管理人力資源管理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型第一章第一篇原理篇1.了解人力資源數(shù)據(jù)化的內(nèi)涵和特征2.理解人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心基礎(chǔ)3.了解人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的要素學(xué)習(xí)目標(biāo)知識結(jié)構(gòu)圖引導(dǎo)案例數(shù)字化浪潮來襲,各行各業(yè)都在顛覆傳統(tǒng)的路上砥礪前行。使用合適的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品,合理科學(xué)地使用和管理數(shù)據(jù),才能在長期競爭中成為終極贏家。北京一商宇潔商貿(mào)有限公司(簡稱:一商宇潔)是電商行業(yè)內(nèi)的零售商,近年來通過挖掘數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)銷售,取得了優(yōu)異的銷售業(yè)績。該公司是廣州寶潔公司(P&G)的核心分銷商之一,自1988年寶潔進(jìn)入中國起,至今已有30余年的歷史。目前,一商宇潔經(jīng)銷寶潔在中國市場上市的九大品類全品牌產(chǎn)品,是寶潔全球第一大分銷商。一商宇潔以代理化妝品和洗化產(chǎn)品為主,隨著市場開拓區(qū)域不斷擴大,銷售額連年遞增。而在雙十一、雙十二等大促活動期間,交易、處理、配送等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),缺少及時的、直觀的可視化展示途徑。基于以上情況,一商宇潔采用億信公司的ABI酷屏功能,自助完成從前臺的訂單成交、后臺的審單推送、倉配的發(fā)貨配送到訂單完成簽收等訂單全鏈路的實時情況呈現(xiàn)。通過數(shù)據(jù)可視化大屏解決了以往業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)沒有及時的、直觀的可視化展示途徑問題,在大促活動時,幫助企業(yè)及時有效地觀測前臺交易、后臺訂單處理、倉配效率以及訂單的完成情況。在大數(shù)據(jù)賦能的條件下,該公司在天貓商城已經(jīng)成立多家官方旗艦店(寶潔官方旗艦店、幫寶適官方旗艦店、玉蘭油官方旗艦店、SKII官方旗艦店、吉列官方旗艦店、沙宣官方旗艦店等),在線銷售寶潔眾多品牌產(chǎn)品,交易效率大幅提升。資料來源:根據(jù)北京一商宇潔商貿(mào)有限公司的官網(wǎng)資料整理。第一節(jié)人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理論解讀第二節(jié)人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心基礎(chǔ)第三節(jié)人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的要素目錄第一節(jié)人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理論解讀第一章第一篇原理篇一、大數(shù)據(jù)融合視角的解讀人力資源數(shù)字化指將人力資源業(yè)務(wù)融入企業(yè)運行生態(tài),與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型形成交互配合。人力資源數(shù)字化的核心價值在于盤活人力資源管理中的各項數(shù)據(jù),重塑管理與業(yè)務(wù)流程,達(dá)成提升企業(yè)管理能效、優(yōu)化員工工作體驗的效果。主要的研究內(nèi)容包括以下幾個方面:一是給出人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)要求,進(jìn)行問題剖析。二是給出人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)容。三是給出人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型的模式。四是給出了人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)在邏輯。五是給出人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實施路徑。六是給出了人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理論框架。七是給出互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型框架。二、大數(shù)據(jù)應(yīng)用視角的解讀基于大數(shù)據(jù)應(yīng)用視角的人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型,聚焦人力資源的某個模塊,分析大數(shù)據(jù)在該模塊中的應(yīng)用,如在招聘、績效、薪酬、培訓(xùn)等模塊的應(yīng)用。主要研究內(nèi)容包括以下幾個方面:一是績效管理中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用。二是薪酬管理中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用。三是招聘管理中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用。四是培訓(xùn)管理中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用。二、大數(shù)據(jù)應(yīng)用視角的解讀基于大數(shù)據(jù)應(yīng)用視角的人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型,包括：(1)人力資源規(guī)劃的數(shù)據(jù)化。(2)招聘與配置的數(shù)據(jù)化。(3)績效管理的數(shù)據(jù)化。(4)激勵管理的數(shù)據(jù)化。(5)人才培養(yǎng)的數(shù)據(jù)化。三、案例視角的解讀基于案例視角的人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型,主要以某個企業(yè)為案例,分析大數(shù)據(jù)時代該企業(yè)人力資源管理各個模塊所面臨的具體問題及成因,從而提出相應(yīng)優(yōu)化策略?，F(xiàn)有研究從三種視角對人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行了解讀,從共性來看,人力資源數(shù)字化的主要特征是:人力資源計量化(HRMetric)、人力資源分析化(HRAnalytics)

、人力資源智能化(HRIntelligence)。第二節(jié)人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心基礎(chǔ)第一章第一篇原理篇一、管理基礎(chǔ)(1)人力資源管理理念改變?nèi)肆Y源數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個系統(tǒng)工程,需要管理決策者從管理思維上做出轉(zhuǎn)變,做好人力資源管理制度的銜接與融合,進(jìn)行數(shù)字技術(shù)與軟硬件建設(shè)以及人力資源管理部門新型工作體系建設(shè)。(2)人力資源管理制度的銜接與融合(3)數(shù)字化技術(shù)能力與軟硬件建設(shè)(4)人力資源管理部門職能與定位調(diào)整(5)人力資源管理部門新型工作體系建設(shè)二、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要基礎(chǔ)是數(shù)據(jù),需要構(gòu)建完善的數(shù)據(jù)“采—存—管—用”機制。(2)“存”數(shù)據(jù)(3)“管”數(shù)據(jù)(4)“用”數(shù)據(jù)(1)“采”數(shù)據(jù)三、場景基礎(chǔ)人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要立足于各個應(yīng)用場景,突出數(shù)字化對人力資源管理的增值與賦能。(1)崗位核心特征提煉(2)人才市場數(shù)據(jù)分析與智能招聘推薦(3)基于員工行為數(shù)據(jù)的工作評價(4)培訓(xùn)內(nèi)容智能推薦(5)基于隨機森林的員工行為預(yù)判(6)員工數(shù)字畫像第三節(jié)人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的要素第一章第一篇原理篇一、人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目標(biāo)要明確人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型是數(shù)字技術(shù)倒逼的結(jié)果。世界處于數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用的大潮中,云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動應(yīng)用、人工智能、區(qū)塊鏈、AR/VR、互聯(lián)網(wǎng)化等新一代技術(shù)迅速發(fā)展,促進(jìn)傳統(tǒng)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。人力資源管理數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目標(biāo),即重構(gòu)人力資源業(yè)務(wù)流程與管理模式,打造具有先進(jìn)性、唯一性、智慧化、平臺化、生態(tài)化的新一代平臺級服務(wù)型的人力資源管理系統(tǒng),建立決策分析和業(yè)務(wù)預(yù)警平臺,實現(xiàn)對人力資源管理主要指標(biāo)、核心流程實時監(jiān)控,全面感知人力資源管理情況,提前判斷、智能分析、智慧決策,輔助人力資源管理人員分析決策,進(jìn)一步提升人力資源管理水平。二、人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方向要正確以新技術(shù)應(yīng)用支撐、人才數(shù)字化管理、人力資源運營數(shù)字化、人力資源決策數(shù)字化、工作場所數(shù)字化為方向推進(jìn)。一是要有新技術(shù)應(yīng)用支撐。二是人才數(shù)字化管理。三是人力資源運營數(shù)字化。四是人力資源決策數(shù)字化。五是工作場所數(shù)字化。三、人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型要有序推進(jìn)新時代數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來了商業(yè)模式、業(yè)態(tài)、技術(shù)等方面的變化,人力資源管理也需要適應(yīng)數(shù)字化時代的發(fā)展。第一,人力資源管理數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅僅是業(yè)務(wù)流程、數(shù)據(jù)和信息向數(shù)字化平臺的簡單轉(zhuǎn)移,更是一個從蛹化蝶的進(jìn)化過程,是從一種工作方式進(jìn)化到另外一種全新的工作方式,需要從思維方式上進(jìn)行轉(zhuǎn)型,避免僅將數(shù)字化工具看作簡單的技術(shù)手段,應(yīng)對人力資源管理的核心業(yè)務(wù)流程進(jìn)行戰(zhàn)略性轉(zhuǎn)型和革命性改變,將數(shù)字化思維貫穿人力資源管理的方方面面。第二,優(yōu)化人力資源管理數(shù)字化運營平臺。第三,加強數(shù)字技術(shù)在人力資源管理過程中的應(yīng)用。第四,進(jìn)一步完善適應(yīng)新型勞動關(guān)系的人力資源制度和政策。四、人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型要構(gòu)建數(shù)字化生態(tài)人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型要構(gòu)建數(shù)字化生態(tài),以新人才、新工作、新管理及新工具共同構(gòu)建數(shù)字化生態(tài)體系。人力資源數(shù)字化核心要素如圖1-1所示,四要素相輔相成、協(xié)同發(fā)展,幫助企業(yè)構(gòu)建數(shù)字化生態(tài)體系。四、人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型要構(gòu)建數(shù)字化生態(tài)人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型要構(gòu)建數(shù)字化生態(tài)(3)新管理指人力資源管理流程化、信息化和智能化,以及順應(yīng)時代發(fā)展趨勢的人才管理新方式,在當(dāng)前環(huán)境下即聚焦于賦能員工、激活組織。(1)新人才是人力資源數(shù)字化的核心要素,指企業(yè)內(nèi)部具有數(shù)字化意識,熟練掌握和使用數(shù)字化工具的員工。(2)新工作指智慧協(xié)同的數(shù)字化工作場所,連接流程、資產(chǎn)、設(shè)備與人員,賦能員工自主決策、自主成長。(4)新工具是人力資源數(shù)字化的重要基礎(chǔ),為人力資源管理的數(shù)字化和智能化提供強大的數(shù)據(jù)、技術(shù)、信息和平臺等支撐。本章結(jié)束數(shù)智化人力資源管理數(shù)字化人力資源管理的理論第二章第一篇原理篇1.理解數(shù)字化人力資源管理的內(nèi)涵和特征2.了解數(shù)字經(jīng)濟時代人力資源管理的方法3.掌握人才生命周期數(shù)字化管理過程4.理解員工敬業(yè)度5.理解員工體驗感學(xué)習(xí)目標(biāo)知識結(jié)構(gòu)圖引導(dǎo)案例愛彼迎(Airbnb)公司的員工體驗

愛彼迎公司成立于2008年,是美國一家經(jīng)營旅行房屋租賃業(yè)務(wù)的企業(yè),如今在全球191個國家或地區(qū)的34000個城市擁有超過1000000套房源信息,成為全球共享經(jīng)濟領(lǐng)域中的佼佼者。愛彼迎是率先實踐員工體驗的企業(yè)之一。2015年,公司成立員工體驗團隊,替代先前的人力資源管理部門,主要負(fù)責(zé)管理工作環(huán)境、內(nèi)部溝通、員工獎勵、各式主題和紀(jì)念日慶?；顒拥取?016年,愛彼迎公司在美國著名招聘網(wǎng)站玻璃門(Glassdoor)的“最佳工作場所”名單中排名第一;2017年,公司又在領(lǐng)英(LinkedIn)“頂級公司:當(dāng)今世界上想要工作的地方”列表中排名第11位。愛彼迎公司的員工體驗工作團隊以“為員工創(chuàng)造難忘的工作體驗”為目標(biāo),在與員工有關(guān)的所有管理環(huán)節(jié)中進(jìn)行檢驗和改進(jìn),包括招聘流程、員工培訓(xùn)與發(fā)展、工作環(huán)境營造、薪資福利等,以提高員工的歸屬感和主人翁意識,給員工足夠的話語權(quán),讓員工參與工作目標(biāo)的制定和規(guī)劃。在員工福利方面,愛彼迎的員工體驗也較為豐富,包括免費的一日三餐、家一般的辦公場所等,在愛彼迎的辦公室可以看到廚房、圖書室、冥想室、瑜伽室、家庭花園等。愛彼迎的員工體驗管理為企業(yè)的人力資源管理者提供了新的思路,能夠給企業(yè)帶來競爭優(yōu)勢,使企業(yè)長足發(fā)展。資料來源:根據(jù)人力資源案例網(wǎng)的相關(guān)資料整理第一節(jié)數(shù)字化人力資源管理的界定第二節(jié)數(shù)字化人力資源管理的方法第三節(jié)員工敬業(yè)度目錄第四節(jié)員工體驗感第一節(jié)數(shù)字化人力資源管理的界定第二章第一篇原理篇(1)大數(shù)據(jù)使角色定位發(fā)生轉(zhuǎn)變(2)有效提升管理效率(3)充分調(diào)動員工積極性一、大數(shù)據(jù)對人力資源管理的影響大數(shù)據(jù)時代的到來,為企業(yè)管理帶來了創(chuàng)新理念,給企業(yè)人力資源管理帶來全新的思考視角,數(shù)字化人力資源管理成為時代主流,一方面有效提升了企業(yè)管理效率,另一方面最大限度激發(fā)了員工積極性。影響二、數(shù)字化人力資源管理的內(nèi)涵數(shù)字化人力資源管理這一概念經(jīng)歷著歷史演進(jìn),是從人力資源管理信息系統(tǒng)(HumanResourceInformationSystems,HRIS)、信息化人力資源管理(E-lectronicHumanResourceManagement,e-HRM)、虛擬化人力資源管理(VirtualHumanResourceManagement,v-HRM)的基礎(chǔ)上演進(jìn)而來的。學(xué)者們對數(shù)字化人力資源管理的概念界定基本上可以分為三類,詳見表2-1。三、數(shù)字化人力資源管理的特征(1)人力資源管理活動的數(shù)據(jù)驅(qū)動(2)管理復(fù)雜化(3)管理便捷化(4)管理精準(zhǔn)化(5)管理定制化數(shù)字化人力資源管理的特征第二節(jié)數(shù)字化人力資源管理的方法第二章第一篇原理篇一、人力資源管理的基本理論(1)綜合激勵理論綜合激勵理論最先由美國學(xué)者提出,指的是對員工的激勵結(jié)果進(jìn)行合理安排,并對績效管理工作進(jìn)行全面落實,使員工的需求得到滿足,以此來確保相對應(yīng)的激勵效果。換言之,企業(yè)要明確各個崗位的具體職責(zé),員工要保質(zhì)保量地完成工作內(nèi)容和工作目標(biāo)。(2)需要層次理論馬斯洛將人類需求劃分成不同層次,并對各個層次的需求進(jìn)行全面研究。對企業(yè)員工來講,企業(yè)在滿足員工基本生活需求的同時,要對員工的高層次需求加強關(guān)注,并盡量使高層次需求也得到滿足。(3)人本管理理論人本管理理論認(rèn)為,由于社會處于不斷發(fā)展變化的過程中,人類的管理理念也會隨之發(fā)生改變,由物體向人不斷轉(zhuǎn)變。按照人本管理理念,員工成為企業(yè)中最具價值的資源。企業(yè)在員工自身能力、心理素質(zhì)以及特長等基礎(chǔ)上,來為其提供適宜的崗位,以此來使員工的潛力和價值得到最大化體現(xiàn),從而使員工的綜合素養(yǎng)和職業(yè)價值等都得到顯著提升二、數(shù)字經(jīng)濟時代人力資源管理的方法(1)創(chuàng)新人力資源管理內(nèi)容(2)開展培訓(xùn)活動提升員工綜合素養(yǎng)第一,對員工培訓(xùn)管理工作加強重視,讓員工對數(shù)字化經(jīng)濟環(huán)境產(chǎn)生正確認(rèn)知。第二,對各個部門的情況以及崗位需求等全面掌握,并在此基礎(chǔ)上,開展針對性的培訓(xùn)工作。第三,要保證培訓(xùn)內(nèi)容的多樣化,員工要對大數(shù)據(jù)、信息化技術(shù)等方面的知識全面涉獵,這樣能夠更好地理解和掌握數(shù)字化管控內(nèi)容,提高員工自身綜合能力的同時,可以讓數(shù)字化發(fā)展戰(zhàn)略體現(xiàn)在企業(yè)人力資源管理之中,從而為企業(yè)的數(shù)字化發(fā)展提供基礎(chǔ)條件。首先,構(gòu)建完善的績效考核體系。其次,優(yōu)化薪酬分配和獎懲機制。二、數(shù)字經(jīng)濟時代人力資源管理的方法(4)重構(gòu)優(yōu)秀企業(yè)文化增強凝聚力(3)構(gòu)建數(shù)字化人力資源需求預(yù)測模型第一,企業(yè)在數(shù)字化技術(shù)的輔助下,科學(xué)預(yù)測人力資源需求總量。第二,企業(yè)在數(shù)字化技術(shù)的輔助下,科學(xué)預(yù)測人才需求結(jié)構(gòu)。第三,企業(yè)通過數(shù)字化技術(shù)來預(yù)測人才素質(zhì)結(jié)構(gòu)需求,不同企業(yè)或業(yè)務(wù)對人才素質(zhì)要求也存在明顯的差異性。首先,重新構(gòu)建企業(yè)文化,企業(yè)要組織開展相關(guān)交流會,對企業(yè)中的光榮事跡進(jìn)行大力宣傳,為員工樹立榜樣,使員工能夠?qū)ψ陨硖岢龈叩囊?。其?企業(yè)可以定期開展文藝表演活動,并增加相對應(yīng)的獎勵活動,讓員工能夠積極投入其中,以此來使員工對企業(yè)文化產(chǎn)生認(rèn)同。最后,人力資源管理人員要對員工生活方面的困難全面了解,切實有效地解決員工的困難,同時與員工和諧相處,使員工能夠感受到來自企業(yè)的溫暖,增加對企業(yè)的信任感,為企業(yè)健康穩(wěn)定發(fā)展奠定基礎(chǔ)。二、數(shù)字經(jīng)濟時代人力資源管理的方法現(xiàn)代企業(yè)人力資源管理活動中涉及較多流程,如選人、用人等,為了使該項工作能夠順利開展,可以將數(shù)字信息化技術(shù)引入其中,以此來起到優(yōu)化工作流程的作用。具體要對以下方面內(nèi)容加強重視:第一,對選人和用人環(huán)節(jié)來講,利用數(shù)字化技術(shù)預(yù)測人力資源需求,制訂科學(xué)有效的招聘或分配計劃,使人才和工作崗位之間能夠更加匹配。第二,在育人環(huán)節(jié)中,利用數(shù)字化技術(shù)來分析人力資源和職位之間的匹配度,當(dāng)兩者匹配度相對較低時,企業(yè)要將該環(huán)節(jié)當(dāng)成重點來優(yōu)化。第三,從留人的角度來講,要制定具有吸引力的薪酬福利待遇,使員工高層次需求得到滿足,同時突出企業(yè)文化構(gòu)建和員工職業(yè)生涯管理方面的針對性。(5)優(yōu)化人力資源管理工作的流程三、人才生命周期數(shù)字化管理產(chǎn)品生命周期理論是由美國經(jīng)濟學(xué)家雷蒙德·弗農(nóng)于1966年在《產(chǎn)品生命周期中的國際投資與國際貿(mào)易》中提出的,他從產(chǎn)品生產(chǎn)的技術(shù)變化出發(fā),分析了產(chǎn)品的生命周期以及對貿(mào)易格局的影響。雷蒙德·弗農(nóng)認(rèn)為,制成品和生物一樣具有生命周期,會先后經(jīng)歷創(chuàng)新期、成長期、成熟期、標(biāo)準(zhǔn)化期和衰亡期五個不同的階段。一般而言,人才生命周期大致可以劃分為引入階段、成長階段、成熟階段和衰退階段。(1)人才生命周期理論三、人才生命周期數(shù)字化管理(2)數(shù)字技術(shù)在人才生命周期的應(yīng)用第一,數(shù)字化選才。數(shù)字化選才可以提升員工招聘效率。數(shù)字化選才可以降低員工招聘成本。數(shù)字化選才可以豐富員工招聘模式。第三,數(shù)字化用才。首先是建立數(shù)字化人力資源規(guī)劃框架。其次是建立人才畫像,推進(jìn)數(shù)字化人才管理。再者是數(shù)字化用才要整合數(shù)據(jù)。第二,數(shù)字化育才。數(shù)字化育才即企業(yè)的數(shù)字化人力資源培訓(xùn),企業(yè)的培訓(xùn)必須要先共享化和敏捷化。數(shù)字化育才注重人工智能技術(shù)的應(yīng)用。第四,數(shù)字化留才。首先是將績效系統(tǒng)與業(yè)務(wù)系統(tǒng)打通,建立績效執(zhí)行過程中的反饋機制,進(jìn)而將目標(biāo)與日常工作計劃相結(jié)合,以績效留才。其次是數(shù)字化薪酬管理。第三節(jié)員工敬業(yè)度第二章第一篇原理篇一、敬業(yè)度的概念界定國外學(xué)者對敬業(yè)度的關(guān)注較早,對敬業(yè)度概念的研究起于20世紀(jì)90年代。在國內(nèi),“敬業(yè)”一詞由來已久,但“敬業(yè)度”卻是近年來提出的相對較新的學(xué)術(shù)性概念。

本教材將員工敬業(yè)度定義為:員工對企業(yè)和工作本身的投入和認(rèn)可度,是員工通過心理、生理和行為的高度認(rèn)同和激勵。敬業(yè)的員工往往具有強烈的責(zé)任感、高積極性的工作、優(yōu)秀的業(yè)績。雖然其與工作滿意度、組織承諾、工作投入、心理授權(quán)、“流”等概念有一定的相似,但它們存在明顯的差異。二、敬業(yè)度的結(jié)構(gòu)維度Kahn(1990)認(rèn)為,敬業(yè)度可以分為情感(Emotional)、認(rèn)知(Cognitive)和生理投入(Physical)等三個維度。Britt(2001)認(rèn)為,員工敬業(yè)度包括承諾(Commitment)、責(zé)任使命感(ResponsibilitySenseofMission)和績效業(yè)績產(chǎn)生的影響(PerceivedJob30PerformanceofInfluence)三個維度。Schaufeli等(2004)認(rèn)為,員工敬業(yè)度包括奉獻(xiàn)(Dedication)、專注(Absorption)、投入(Vigor)三個維度。國外國內(nèi)學(xué)者基于實證研究提出了員工敬業(yè)度結(jié)構(gòu)維度。曾暉、趙黎明(2009)提出了六維度的敬業(yè)精神,包括活力、價值內(nèi)化、任務(wù)重心、積極參與、功效和積極堅持。袁凌、李健、鄭麗芳(2012)指出國有企業(yè)知識型員工敬業(yè)度的理性參與和感性參與的二維結(jié)構(gòu),并確定其影響的因素,提出了概念模型和研究假設(shè)。許立、郭亞軍、王毅(2013)基于結(jié)構(gòu)方程模型對制造業(yè)員工的敬業(yè)度結(jié)構(gòu)進(jìn)行探索與驗證,開發(fā)出包含融入、責(zé)任感、投入、集中、盡職、積極主動等12個項目的制造業(yè)企業(yè)員工敬業(yè)度問卷,研究表明員工的敬業(yè)度由組織認(rèn)同、工作態(tài)度、精神狀態(tài)、責(zé)任效能等四個維度構(gòu)成。蕭鳴政、段磊(2014)認(rèn)為員工敬業(yè)度包含主動、忠誠、效能、認(rèn)同和投入五個維度的構(gòu)念,在此基礎(chǔ)上還形成了一個包含16個題目的測量工具。國內(nèi)三、敬業(yè)度的影響因素(1)從個體視角分析首先,從性別、年齡、種族等人口統(tǒng)計學(xué)角度進(jìn)行分析。其次,從性格特質(zhì)方面進(jìn)行分析。(2)從組織的視角分析首先是工作因素。其次是組織環(huán)境因素。四、敬業(yè)度的決定機理敬業(yè)度決定機理即哪些因素會作用于敬業(yè)度,對敬業(yè)度有深層影響作用。主要從三個方面進(jìn)行介紹。(1)工作要求——資源模型(JD-R)工作要求(jobdemand)和工作資源(jobresource)。(2)關(guān)鍵心理狀態(tài)模型與先天心理需要模型首先是關(guān)鍵心理狀態(tài)模型。其次是先天心理需要模型。(3)社會交換理論社會和個人都有義務(wù)支付,這是由相互依存的互惠行為所決定的。第四節(jié)員工體驗感第二章第一篇原理篇一、員工體驗的重要性員工體驗即企業(yè)在薪酬、福利、培訓(xùn)、工作環(huán)境、設(shè)備設(shè)施等方面的投資直接帶來的員工對企業(yè)的“感覺”。員工體驗是員工的一段職業(yè)與生活旅程,從員工接觸企業(yè)招聘信息開始到員工離職的全過程,它是員工對企業(yè)的一種整體認(rèn)知與感覺,員工體驗的全過程如圖2-1所示。,對員工體驗產(chǎn)生實質(zhì)性影響的關(guān)鍵項目有五個:文化體驗、環(huán)境體驗、關(guān)系體驗、業(yè)務(wù)體驗與關(guān)鍵體驗,員工體驗的關(guān)鍵項目如圖2-2所示。二、極致化員工體驗內(nèi)涵良好的員工體驗可以有效地減少員工流失率,提高員工體驗是降低員工流失成本的有效策略。打造“整體感覺”,即全過程、多元化、立體化員工體驗是一種極致化的結(jié)果。極致是一種巔峰狀態(tài),可為員工帶來最大化幸福感。極致員工體驗可以分解為“八大關(guān)鍵詞”,如圖2-3所示。企業(yè)可以此為理念,使員工體驗極致化。三、構(gòu)建極致化員工體驗多數(shù)企業(yè)高管已經(jīng)認(rèn)識到員工體驗對公司至關(guān)重要,但只有少數(shù)的高管認(rèn)為公司的員工體驗很棒。任何企業(yè)都做不到面面俱到,也不宜如此,立足于現(xiàn)實最好的解決方案是打造員工體驗型組織,建立組織戰(zhàn)略愿景,制定員工體驗戰(zhàn)術(shù)路線并予以踐行。第一,打造員工體驗型組織。第二,建設(shè)員工中心型文化。第三,戰(zhàn)略性規(guī)劃設(shè)計員工體驗。第四,體驗反饋與再優(yōu)化。第五,數(shù)智化武裝員工體驗。本章結(jié)束數(shù)智化人力資源管理數(shù)字化人力資源管理的特征第三章第一篇原理篇1.理解大數(shù)據(jù)的定義和特征2.理解和掌握人力資源的大數(shù)據(jù)來源3.掌握人力資源大數(shù)據(jù)的積累、分析4.理解人力資源大數(shù)據(jù)的應(yīng)用5.了解大數(shù)據(jù)對人力資源管理的影響6.理解人力資源管理的重構(gòu)內(nèi)容學(xué)習(xí)目標(biāo)知識結(jié)構(gòu)圖引導(dǎo)案例人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代,在大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持下,人力資源的選、育、用、留都可以被納入量化范疇。以谷歌為例,其人力資源部門有一項核心的任務(wù)即員工數(shù)據(jù)追蹤計劃,其目的便是通過數(shù)據(jù)分析更好地改善企業(yè)的人力資源管理。此外,谷歌還聘用專門的社會學(xué)家結(jié)合其人力資源團隊組成了人力和創(chuàng)新實驗室(PeopleInnovationLab,PiLab),通過不斷進(jìn)行員工實驗,找出管理大公司的最好方式,其“人員分析”團隊通過數(shù)據(jù)分析精簡了谷歌的招聘流程。國內(nèi)也有不少企業(yè)通過應(yīng)用人力資源管理軟件中的大數(shù)據(jù)技術(shù),精準(zhǔn)構(gòu)建人才畫像。例如,紅海云是國內(nèi)為數(shù)不多的較早將大數(shù)據(jù)技術(shù)引入企業(yè)人力資源管理的數(shù)字化HR管理軟件廠商,其通過大數(shù)據(jù)引擎全方位沉淀企業(yè)人才數(shù)據(jù),為企業(yè)提供員工職業(yè)軌跡圖譜,支持從人才能力素質(zhì)、業(yè)績表現(xiàn)、發(fā)展?jié)摿?、?yōu)劣勢等維度智能分析人才數(shù)據(jù),多視角立體呈現(xiàn)人才畫像。大數(shù)據(jù)技術(shù)也應(yīng)用于人才培養(yǎng)環(huán)節(jié)。企業(yè)在進(jìn)行項目設(shè)計尤其是培訓(xùn)體系的設(shè)計時,可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)找出員工能力差距、知識和技能的差距。隨著技術(shù)的發(fā)展,員工也接觸和運用了越來越多的技術(shù)設(shè)備進(jìn)行學(xué)習(xí),當(dāng)員工使用不同的技術(shù)設(shè)備時,通過分析計算處理的海量數(shù)據(jù),企業(yè)可以找出員工的需求以及喜歡的學(xué)習(xí)方式。資料來源:根據(jù)相關(guān)資料整理而得https:///developer/article/2025622)。第一節(jié)大數(shù)據(jù)概述第二節(jié)人力資源管理的數(shù)據(jù)化第三節(jié)大數(shù)據(jù)重構(gòu)人力資源管理目錄第一節(jié)大數(shù)據(jù)概述第三章第一篇原理篇一、大數(shù)據(jù)的定義大數(shù)據(jù)是數(shù)字經(jīng)濟時代的重要生產(chǎn)要素,是各行各業(yè)數(shù)字化的基礎(chǔ)。狹義的數(shù)字化主要是利用數(shù)字技術(shù),對具體業(yè)務(wù)、場景的數(shù)字化改造,更關(guān)注數(shù)字技術(shù)本身對業(yè)務(wù)的降本增效作用。廣義的數(shù)字化,則是利用數(shù)字技術(shù),對企業(yè)、政府等各類組織的業(yè)務(wù)模式、運營方式,進(jìn)行系統(tǒng)化、整體性的變革,更關(guān)注數(shù)字技術(shù)對組織的整個體系的賦能和重塑。(1)大數(shù)據(jù)的發(fā)展背景大數(shù)據(jù)也稱巨量資料,指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法通過主流軟件工具,在合理時間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。大數(shù)據(jù)一直還沒有一個統(tǒng)一的定義。不同的機構(gòu)對其界定不統(tǒng)一。2015年,我國國務(wù)院發(fā)布的《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》中,給大數(shù)據(jù)也進(jìn)行了界定:大數(shù)據(jù)是以容量大、類型多、存取速度快、應(yīng)用價值高為主要特征的數(shù)據(jù)集合,正快速發(fā)展為對數(shù)量巨大、來源分散、格式多樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、存儲和關(guān)聯(lián)分析,從中發(fā)現(xiàn)新知識、創(chuàng)新新價值、提升新能力的新一代信息技術(shù)和服務(wù)業(yè)態(tài)。(2)大數(shù)據(jù)的定義二、大數(shù)據(jù)的特征業(yè)界認(rèn)為大數(shù)據(jù)具有七個方面的特征:容量(Volume),數(shù)據(jù)的大小決定所考慮的數(shù)據(jù)的價值和潛在的信息;多樣性(Variety),數(shù)據(jù)類型的多樣性;速度(Velocity),指獲得數(shù)據(jù)的速度;可變性(Variability),妨礙處理和有效管理數(shù)據(jù)的過程;真實性(Veracity),數(shù)據(jù)的質(zhì)量;復(fù)雜性(Complexity),數(shù)據(jù)量巨大,來源多渠道;價值性(Value),合理運用大數(shù)據(jù),以低成本創(chuàng)造高價值。二、大數(shù)據(jù)的特征從屬性上來講,通常用“5V”來呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)的特征(1)容量(Volume)(2)速度(Velocity)(3)多樣性(Variety)(4)真實性(Veracity)(5)價值性(Value)大數(shù)據(jù)擁有大規(guī)模的數(shù)據(jù)量通過MapReduce這一并行處理技術(shù)來提高數(shù)據(jù)的處理速度的。多樣性主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)來源多、數(shù)據(jù)類型多和數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)性強這三個方面。數(shù)據(jù)的真實性和質(zhì)量才是獲得真知和思路最重要的因素,是制定成功決策最堅實的基礎(chǔ)。一是對大量消費者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè),可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營銷;二是做小而美模式的中小微企業(yè),可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型;三是面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè),需要與時俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價值。三、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用大數(shù)據(jù)應(yīng)用的未來發(fā)展趨勢一是數(shù)據(jù)資源化二是數(shù)據(jù)管理成為核心競爭力三是數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)復(fù)合化程度加強四是大數(shù)據(jù)成為信息產(chǎn)業(yè)持續(xù)高速增長的新引擎五是在科學(xué)研究領(lǐng)域,科學(xué)研究的方法將發(fā)生重大的變化大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域(1)電商領(lǐng)域(2)政府領(lǐng)域(3)醫(yī)療領(lǐng)域(4)傳媒領(lǐng)域(5)安防領(lǐng)域(6)金融領(lǐng)域(7)電信領(lǐng)域(8)教育領(lǐng)域(9)交通領(lǐng)域第二節(jié)人力資源管理的數(shù)據(jù)化第三章第一篇原理篇一、人力資源的大數(shù)據(jù)來源(1)人力資源管理信息系統(tǒng)(2)企業(yè)的業(yè)務(wù)資料數(shù)據(jù)庫(3)網(wǎng)絡(luò)職業(yè)招聘平臺(4)社交網(wǎng)絡(luò)(5)在線勞動力外包市場(6)在線知識社區(qū)搜索引擎(7)其他相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)人力資源的大數(shù)據(jù)來源二、人力資源的大數(shù)據(jù)積累(1)擴大數(shù)據(jù)規(guī)模(2)提高數(shù)據(jù)質(zhì)量(3)啟用派生數(shù)據(jù)一方面要進(jìn)一步明確統(tǒng)計范圍和計算邏輯,著力加強派生數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè),另一方面要做好數(shù)據(jù)存儲,減少數(shù)據(jù)冗余,提升工作效率,便于數(shù)據(jù)的調(diào)取和再利用。一是要構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和接入口徑,并將其運用到各類平臺系統(tǒng)設(shè)計開發(fā)階段;二是要運用信息化手段進(jìn)行數(shù)據(jù)校驗,避免數(shù)據(jù)碎片化,提升數(shù)據(jù)的真實性、完整性和及時性;三是要把數(shù)據(jù)維護和清洗當(dāng)成一項長期工作,與系統(tǒng)運維和安全監(jiān)控一同列入日常工作;四是要建立數(shù)據(jù)質(zhì)量維護的長效機制和責(zé)任機制,數(shù)據(jù)質(zhì)量由數(shù)據(jù)使用部門評估,由產(chǎn)生數(shù)據(jù)的源頭部門負(fù)責(zé),確保數(shù)據(jù)的真實性、完整性和一致性。一是盡最大可能加強頂層設(shè)計,整合企業(yè)內(nèi)部的各類信息平臺。二是要繼續(xù)拓展獲得內(nèi)、外部數(shù)據(jù)的來源和渠道。三是要充分利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)如爬蟲技術(shù)等,逐步將非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)納入采集范圍,逐步探索運用混雜數(shù)據(jù)、文本信息、圖片信息進(jìn)行嘗試挖掘。三、人力資源的大數(shù)據(jù)分析人力資源大數(shù)據(jù)分析五個步驟(1)業(yè)務(wù)需求分析根據(jù)業(yè)務(wù)場景信息發(fā)現(xiàn)問題,并清晰定義問題。(2)數(shù)據(jù)采集與存儲數(shù)據(jù)采集是采用合適的方法和工具,收集相應(yīng)的數(shù)據(jù)以供分析問題。(3)數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)預(yù)處理是將采集的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成相對統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式,以便進(jìn)行分析和挖掘。(4)數(shù)據(jù)分析與挖掘數(shù)據(jù)分析與挖掘是大數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵步驟,需要圍繞提出的問題和假設(shè)進(jìn)行全面分析。(5)報告撰寫為更好地解決問題,人力資源大數(shù)據(jù)分析的結(jié)論一般需要通過撰寫專題報告進(jìn)行總結(jié)。報告一般由標(biāo)題、目錄、前言、正文、分析和結(jié)論組成。四、人力資源的大數(shù)據(jù)應(yīng)用(1)招聘復(fù)盤(2)人才測評大數(shù)據(jù)樣本信息使得人才測評的分析更加智能、更加準(zhǔn)確,也更加有效彌補傳統(tǒng)人才測評的不足與局限。在數(shù)字化時代,越來越多的工具可以使企業(yè)非常方便地進(jìn)行招聘流程的復(fù)盤和招聘數(shù)據(jù)的分析，幫助招聘人員快速分析和可視化招聘結(jié)果,從而復(fù)盤招聘過程,了解此次招聘過程中的不足和問題,從而為下一次招聘提供指導(dǎo)和借鑒。(3)人才挖掘利用大數(shù)據(jù)分析模型可以改進(jìn)主觀判斷的一些缺陷,從大型的人力資源數(shù)據(jù)庫中找到隱藏的信息,幫助決策人員找到數(shù)據(jù)潛在的關(guān)系,從而有效地確定任職資格并篩選出合適的人才來匹配合適的崗位,為培訓(xùn)員工、提高員工績效提供依據(jù)。(4)薪酬管理大多數(shù)的單位都具有人才數(shù)據(jù)庫、人才信息統(tǒng)計,包括人才的基本信息、流動數(shù)據(jù)、培訓(xùn)情況以及員工的教育情況等。將人才數(shù)據(jù)有機結(jié)合到一起,就能夠幫助企業(yè)實現(xiàn)薪酬以及績效體系的優(yōu)化。第三節(jié)大數(shù)據(jù)重構(gòu)人力資源管理第三章第一篇原理篇一、大數(shù)據(jù)對人力資源管理的影響(1)大連接“大連接”,從某個方向上也可以解讀為“萬物互聯(lián)”,這在千禧年之前還被認(rèn)為是科幻作品里面才有的情節(jié),如今在移動網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及智能家電的幫助下逐漸走進(jìn)千家萬戶。(2)數(shù)字化狹義數(shù)字化主要是利用數(shù)字技術(shù),對具體業(yè)務(wù)、場景的數(shù)字化進(jìn)行改造,更關(guān)注數(shù)字技術(shù)本身對業(yè)務(wù)的降本增效作用。廣義的數(shù)字化,則是利用數(shù)字技術(shù),對企業(yè)、政府等各類組織的業(yè)務(wù)模式、運營方式,進(jìn)行系統(tǒng)化、整體性的變革,更關(guān)注數(shù)字技術(shù)對組織的整個體系的賦能和重塑。(3)智能化智能化有兩方面的含義:一是采用“人工智能”的理論、方法和技術(shù)處理信息與問題。二是具有“擬人智能”的特性或功能,例如自適應(yīng)、自校正、自協(xié)調(diào)、自診斷及自修復(fù)等。一、大數(shù)據(jù)對人力資源管理的影響(4)新人類“新人類”是指遵從新時代觀念的人,例如,資訊時代新人類、e世代新人類、新新人類等。新人類給人力資源管理帶來新的挑戰(zhàn),需要更多關(guān)注員工對工作環(huán)境、工作氛圍、工作場所的體驗和要求,需要激活他們的個性和活力,提升其對企業(yè)的價值和貢獻(xiàn)。(5)員工體驗員工體驗主要從五個維度概括:歸屬感,讓員工感受到自身在組織、團體里的重要性和歸屬感;目標(biāo),更好地理解工作的重要性;成就,完成工作的成就感;幸福,營造工作及工作環(huán)境的愉悅氛圍;活力,維持更高的工作積極性和創(chuàng)造力。(6)團隊協(xié)作大數(shù)據(jù)也使得企業(yè)的組織發(fā)生了巨大變化。數(shù)字化、大連接、智能化和注重員工體驗的“新人類”等因素疊加,令我們所處的環(huán)境發(fā)生了巨大的變化二、人力資源管理的重構(gòu)(1)人力資源戰(zhàn)略的重構(gòu)人力資源戰(zhàn)略需要根據(jù)企業(yè)戰(zhàn)略進(jìn)行調(diào)整,重新思考和進(jìn)行人力資源規(guī)劃,從企業(yè)文化、員工配置、組織結(jié)構(gòu)、制度機制等方面進(jìn)行重構(gòu)。(2)人力資源范圍的重構(gòu)第一,“選人”的重構(gòu)。第二,“用人”的重構(gòu)。第三,“育人”的重構(gòu)。第四,“留人”的重構(gòu)。三、構(gòu)建數(shù)字化人力資源管理體系數(shù)字化建設(shè)是一個長期持續(xù)的過程,企業(yè)應(yīng)結(jié)合自身人力資源數(shù)字化管理體系的建設(shè)情況,逐步推進(jìn),一般分為三個階段。一是信息化階段。二是數(shù)字化階段。三是智能化階段。(1)結(jié)合企業(yè)數(shù)字化水平,分步驟推進(jìn)數(shù)一方面,人力資源數(shù)字化管理必然要求從業(yè)人員具有較強的數(shù)據(jù)意識,包括重視數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、應(yīng)用數(shù)據(jù)等。另一方面,數(shù)據(jù)分析的工具、方法必須與時俱進(jìn),單一的EXCEL表格分析已經(jīng)無法滿足需要,急需更高效、更智能的工具為從業(yè)人員提供助力。(2)加強人力資源數(shù)字化管理的意識和技能培訓(xùn)企業(yè)以往的數(shù)據(jù)制度往往集中在數(shù)據(jù)安全和保密方面,然而數(shù)字化管理卻更強調(diào)數(shù)據(jù)的開放、互通和共享,但是這并不意味著安全和保密已經(jīng)不再重要,甚至由于數(shù)據(jù)的互通和共享,對數(shù)據(jù)安全保密提出了更高要求。(3)健全數(shù)據(jù)制度,塑造數(shù)據(jù)文化本章結(jié)束數(shù)智化人力資源管理數(shù)據(jù)采集第四章第二篇方法篇1.了解數(shù)據(jù)的主要類型2.了解數(shù)據(jù)的主要來源3.掌握數(shù)據(jù)采集的方法4.掌握數(shù)據(jù)的存儲與管理學(xué)習(xí)目標(biāo)知識結(jié)構(gòu)圖引導(dǎo)案例對于一些人而言,大數(shù)據(jù)可能會被認(rèn)為是與實驗室或計算機相關(guān)的技術(shù),離我們的生活似乎還比較遙遠(yuǎn)。但在今天的數(shù)字經(jīng)濟時代,幾乎所有事物都可以用數(shù)字來表達(dá),而紙質(zhì)數(shù)據(jù)僅占其中一小部分。實際上,我們每天都在參與大數(shù)據(jù)的收集和整理,大數(shù)據(jù)已經(jīng)非常貼近我們的生活。我們在抖音、快手等平臺上制作的短視頻、手機上的大量照片、氣象衛(wèi)星每天拍攝的大量圖片以及個人電腦上的記錄,都可以形成海量的數(shù)據(jù)。IDC(國際數(shù)據(jù)公司)《2021—2025全球數(shù)據(jù)預(yù)測》顯示,2021年全球數(shù)據(jù)量為79ZB,預(yù)計2025年將達(dá)到181ZB(1YB=1024ZB,1ZB=1024EB,1EB=1024PB,1PB=1024TB,1TB=1024GB,1GB=1024MB,1MB=1024KB,1KB=1024B,1B=8bit,即1ZB=1024×1024×1024TB),復(fù)合增長率為23%。在數(shù)字經(jīng)濟時代,每一個人都在自覺或不自覺地參與大數(shù)據(jù)搜集活動,數(shù)據(jù)來源的多樣性已經(jīng)打破了傳統(tǒng)單一的數(shù)據(jù)來源。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為當(dāng)今商業(yè)社會的主流趨勢和話題,政府政策、商業(yè)環(huán)境及市場趨勢的變化速度不斷加快,這樣的發(fā)展變化也對人力資源從業(yè)者們提出了新的挑戰(zhàn)。在互聯(lián)網(wǎng)時代,人們的生活更加碎片化,例如,時間碎片化、學(xué)習(xí)碎片化、用工碎片化,這些事物已經(jīng)在定義著新的“勞動力公式”。人力資源管理業(yè)已面臨數(shù)字化轉(zhuǎn)型,人力資源數(shù)據(jù)如何合法、合規(guī)、合理地采集與存儲,成為人力資源管理從業(yè)者們首要關(guān)注的問題。思考:如何對人們獲取的龐大數(shù)據(jù)進(jìn)行分類?如何獲取自己需要的數(shù)據(jù)?第一節(jié)數(shù)據(jù)類型第二節(jié)數(shù)據(jù)來源第三節(jié)數(shù)據(jù)采集方法目錄第四節(jié)數(shù)據(jù)存儲與管理第一節(jié)數(shù)據(jù)類型第四章第二篇方法篇數(shù)據(jù)類型第二節(jié)數(shù)據(jù)來源第四章第二篇方法篇一、企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)來源(一)企業(yè)信息管理系統(tǒng)1.業(yè)務(wù)系統(tǒng)2.辦公類系統(tǒng)(1)人力資源管理系統(tǒng)(2)財務(wù)管理系統(tǒng)(3)客戶關(guān)系管理系統(tǒng)(二)部門上報數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)包括智能儀表、智能設(shè)備、視頻監(jiān)控系統(tǒng)等。(三)內(nèi)部調(diào)查數(shù)據(jù)企業(yè)的人力資源部門通常會使用訪談和問卷調(diào)查來收集內(nèi)部數(shù)據(jù)。二、企業(yè)外部數(shù)據(jù)來源(一)政府公開數(shù)據(jù)(二)企業(yè)發(fā)布數(shù)據(jù)(三)人力資源行業(yè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)1.人力資源行業(yè)商業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)2.網(wǎng)絡(luò)招聘平臺發(fā)布的數(shù)據(jù)3.線上勞動力外包平臺發(fā)布的數(shù)據(jù)(四)公共社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)1.社交網(wǎng)站發(fā)布的數(shù)據(jù)2.在線社區(qū)發(fā)布的數(shù)據(jù)企業(yè)外部數(shù)據(jù)來源第三節(jié)數(shù)據(jù)采集方法第四章第二篇方法篇一、基于調(diào)查方法的數(shù)據(jù)采集調(diào)查法是指通過考察了解客觀情況直接獲取有關(guān)材料,間接了解被測試者的心理活動的方法。調(diào)查法能在短時間內(nèi)同時調(diào)查很多對象,獲取大量資料,并能對資料進(jìn)行量化處理,經(jīng)濟省時。因此,它也是收集數(shù)據(jù)過程中,一種最基礎(chǔ)、應(yīng)用最廣泛的方法。(一)訪談?wù){(diào)查法訪談?wù){(diào)查法可簡稱為“訪談法”,是社會調(diào)查中最古老、最常用的方法之一,是一種通過訪談員和受訪者面對面交談來了解受訪人的心理和行為的基本研究方法。一、基于調(diào)查方法的數(shù)據(jù)采集(二)調(diào)查問卷法調(diào)查問卷法起源于19世紀(jì)末期20世紀(jì)初期的心理學(xué)研究,是指通過制定詳細(xì)周密的問卷,并邀請被調(diào)查者作答,借此收集數(shù)據(jù)的一種手段。1.調(diào)查問卷基礎(chǔ)知識(1)調(diào)查問卷的分類(2)調(diào)查問卷的結(jié)構(gòu)(3)調(diào)查問卷設(shè)計原則(4)問卷調(diào)查收集的人力數(shù)據(jù)一、基于調(diào)查方法的數(shù)據(jù)采集(二)調(diào)查問卷法1.調(diào)查問卷基礎(chǔ)知識①按照答案方式劃分:自填式問卷與代填式問卷。②按照問題答案劃分:結(jié)構(gòu)式問卷、開放式問卷與半結(jié)構(gòu)式問卷。③按照傳播方式劃分:傳統(tǒng)問卷與網(wǎng)絡(luò)問卷。(1)調(diào)查問卷的分類一份完整的調(diào)查問卷通常包括標(biāo)題、指導(dǎo)語、問題、答案、結(jié)束語,如圖4-1所示。(2)調(diào)查問卷的結(jié)構(gòu)圖4-1調(diào)查問卷結(jié)構(gòu)示意圖一、基于調(diào)查方法的數(shù)據(jù)采集(二)調(diào)查問卷法1.調(diào)查問卷基礎(chǔ)知識①目的性原則。②邏輯性原則。③準(zhǔn)確性原則。④通俗性原則。⑤非誘導(dǎo)性原則。⑥合理長度原則。⑦匹配性原則。(3)調(diào)查問卷設(shè)計原則問卷調(diào)查方法可以收集的人力數(shù)據(jù)有:員工滿意度、員工培訓(xùn)需求、員工培訓(xùn)效果、員工績效滿意度、員工薪酬滿意度、員工敬業(yè)度、企業(yè)文化認(rèn)知等。(4)問卷調(diào)查收集的人力數(shù)據(jù)一、基于調(diào)查方法的數(shù)據(jù)采集(二)調(diào)查問卷法2.網(wǎng)絡(luò)調(diào)查問卷技術(shù)移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和智能手機的普及,促進(jìn)了線上問卷調(diào)查技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用,線上形式的問卷調(diào)查使得問卷的發(fā)放、回收及統(tǒng)計更加方便快捷。問卷星、金數(shù)據(jù)、問卷網(wǎng)、騰訊問卷等都是常用的線上問卷調(diào)查工具,這里以問卷星為例介紹網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查過程。一、基于調(diào)查方法的數(shù)據(jù)采集(二)調(diào)查問卷法2.網(wǎng)絡(luò)調(diào)查問卷技術(shù)步驟1:創(chuàng)建問卷類型。圖4-2問卷類型選擇一、基于調(diào)查方法的數(shù)據(jù)采集(二)調(diào)查問卷法2.網(wǎng)絡(luò)調(diào)查問卷技術(shù)步驟2:創(chuàng)建問卷。圖4-3創(chuàng)建問卷一、基于調(diào)查方法的數(shù)據(jù)采集(二)調(diào)查問卷法2.網(wǎng)絡(luò)調(diào)查問卷技術(shù)步驟3:設(shè)置問卷題目。圖4-4發(fā)布問卷圖4-5問卷鏈接與二維碼的生成和發(fā)送一、基于調(diào)查方法的數(shù)據(jù)采集(二)調(diào)查問卷法2.網(wǎng)絡(luò)調(diào)查問卷技術(shù)步驟4:邀請被調(diào)查者作答。一、基于調(diào)查方法的數(shù)據(jù)采集(二)調(diào)查問卷法2.網(wǎng)絡(luò)調(diào)查問卷技術(shù)步驟5:查看問卷調(diào)查結(jié)果。圖4-6問卷調(diào)查數(shù)據(jù)的分析和下載二、基于爬蟲工具的數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)(又稱為“網(wǎng)頁蜘蛛”或“網(wǎng)絡(luò)機器人”)是指為搜索引擎下載并存儲網(wǎng)頁的程序,可以按照一定的規(guī)則自動地抓取萬維網(wǎng)的信息,是搜索引擎和Web緩存的主要數(shù)據(jù)采集方式。目前市場上開發(fā)的網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具有很多,如八爪魚、集搜客、神箭手云等,這里我們將具體展開講解使用爬蟲工具八爪魚采集數(shù)據(jù)的操作流程和注意事項。圖4-7八爪魚客戶端界面二、基于爬蟲工具的數(shù)據(jù)采集(一)使用八爪魚采集數(shù)據(jù)的模式1.使用模板采集數(shù)據(jù)步驟1:下載客戶端。圖4-8八爪魚模板使用界面二、基于爬蟲工具的數(shù)據(jù)采集(一)使用八爪魚采集數(shù)據(jù)的模式1.使用模板采集數(shù)據(jù)步驟2:進(jìn)入模板詳情頁。圖4-9八爪魚導(dǎo)出數(shù)據(jù)界面二、基于爬蟲工具的數(shù)據(jù)采集(一)使用八爪魚采集數(shù)據(jù)的模式1.使用模板采集數(shù)據(jù)步驟3:立即使用。步驟4:導(dǎo)出采集數(shù)據(jù)。圖4-10八爪魚自定義任務(wù)界面二、基于爬蟲工具的數(shù)據(jù)采集(一)使用八爪魚采集數(shù)據(jù)的模式2.使用自定義配置采集數(shù)據(jù)步驟1:新建自定義任務(wù)。圖4-11八爪魚自定義任務(wù)網(wǎng)頁輸入搜索關(guān)鍵詞二、基于爬蟲工具的數(shù)據(jù)采集(一)使用八爪魚采集數(shù)據(jù)的模式步驟2:單擊搜索欄,輸入搜索文本。2.使用自定義配置采集數(shù)據(jù)圖4-12八爪魚自定義任務(wù)網(wǎng)頁選中搜索按鈕并單擊該按鈕二、基于爬蟲工具的數(shù)據(jù)采集(一)使用八爪魚采集數(shù)據(jù)的模式2.使用自定義配置采集數(shù)據(jù)步驟2:單擊搜索欄,輸入搜索文本。圖4-13八爪魚自定義任務(wù)網(wǎng)頁選擇子元素二、基于爬蟲工具的數(shù)據(jù)采集(一)使用八爪魚采集數(shù)據(jù)的模式2.使用自定義配置采集數(shù)據(jù)步驟3:選擇子元素。圖4-14八爪魚自定義任務(wù)網(wǎng)頁自動形成的循環(huán)提取數(shù)據(jù)界面二、基于爬蟲工具的數(shù)據(jù)采集(一)使用八爪魚采集數(shù)據(jù)的模式2.使用自定義配置采集數(shù)據(jù)步驟3:選擇子元素。圖4-15八爪魚自定義任務(wù)網(wǎng)頁自動形成的循環(huán)翻頁界面二、基于爬蟲工具的數(shù)據(jù)采集(一)使用八爪魚采集數(shù)據(jù)的模式2.使用自定義配置采集數(shù)據(jù)步驟4:設(shè)置循環(huán)翻頁。圖4-16八爪魚自定義任務(wù)網(wǎng)頁數(shù)據(jù)采集界面二、基于爬蟲工具的數(shù)據(jù)采集(一)使用八爪魚采集數(shù)據(jù)的模式2.使用自定義配置采集數(shù)據(jù)步驟5:數(shù)據(jù)采集與導(dǎo)出。第四節(jié)數(shù)據(jù)存儲與管理第四章第二篇方法篇一、數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的發(fā)展第一階段:人工管理階段(公元前3500年前至20世紀(jì)50年代中期),數(shù)據(jù)以人工記錄為主,不會保存在計算機內(nèi),更沒有對數(shù)據(jù)進(jìn)行管理的軟件系統(tǒng)。第二階段:文件系統(tǒng)階段(20世紀(jì)50年代后期至60年代中期),數(shù)據(jù)實現(xiàn)以文件形式長期保存,同時數(shù)據(jù)由文件系統(tǒng)進(jìn)行管理。第三階段:數(shù)據(jù)庫階段(20世紀(jì)70年代至21世紀(jì)初),出現(xiàn)層次型數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)狀型數(shù)據(jù)庫、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。第四階段:分布式存儲階段(21世紀(jì)初至今),可以實現(xiàn)文件在多臺主機上分布式存儲,以滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲的需求,擁有較好的容錯率和拓展性,能夠以較低的成本實現(xiàn)大流量和大數(shù)據(jù)量的讀寫。二、數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)概述隨著信息社會的發(fā)展,越來越多的信息實現(xiàn)了數(shù)據(jù)化。大數(shù)據(jù)包含結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù),輕量級數(shù)據(jù)庫無法滿足對其存儲以及復(fù)雜的數(shù)據(jù)挖掘和分析操作。一般包括Hadoop分布式文件系統(tǒng)HDFS和GFS、分布式數(shù)據(jù)庫(HBase)、NoSQL數(shù)據(jù)庫和云數(shù)據(jù)庫。(一)分布式文件系統(tǒng)(二)分布式數(shù)據(jù)庫(三)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(四)非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(五)云存儲本章結(jié)束數(shù)智化人力資源管理數(shù)據(jù)清洗第五章第二篇方法篇1.了解數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)合并2.了解數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與數(shù)據(jù)規(guī)約3.理解數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的標(biāo)準(zhǔn)4.掌握數(shù)據(jù)集成的內(nèi)涵5.掌握數(shù)據(jù)清洗的內(nèi)涵和方法學(xué)習(xí)目標(biāo)知識結(jié)構(gòu)圖引導(dǎo)案例大數(shù)據(jù)也要“清洗”專家建議加快大數(shù)據(jù)清洗基地建設(shè),保護信息安全據(jù)新華社電(記者張辛欣張旭東)大數(shù)據(jù)也要清洗?是的,你沒看錯。數(shù)字化、智能化時代,大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)急需通過“清洗”技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行甄別、篩選和應(yīng)用,剔除無效信息,加強隱私保護。在青島召開的2016全球大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究論壇上,多位業(yè)內(nèi)專家建議我國加快大數(shù)據(jù)清洗基地建設(shè)。大數(shù)據(jù)應(yīng)用于生活,信息的甄別和提取是第一步。大數(shù)據(jù)清洗,就是用電腦把不規(guī)則的數(shù)據(jù)制作成規(guī)則的數(shù)據(jù),讓它們發(fā)揮價值?！叭缤铀仨毥?jīng)過凈化才能飲用一樣,過濾、漂白、殺毒的過程,就是大數(shù)據(jù)的‘清洗’過程?！敝袊髷?shù)據(jù)行業(yè)領(lǐng)軍人物、貴陽大數(shù)據(jù)交易所執(zhí)行總裁王叁壽在會上說。專家認(rèn)為,大數(shù)據(jù)的清洗,不僅有利于提高搜索處理效率,還能加速大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)與各行各業(yè)的融合,加快應(yīng)用步伐。比如,通過對家電、物流等多個行業(yè)數(shù)據(jù)整合、過濾,能更好地設(shè)計出智能家居方案等?！按髷?shù)據(jù)清洗也是安全使用的前提?！笨拼笥嶏w高級副總裁張友國說。加強大數(shù)據(jù)清洗,將對用戶信息多一層保護。與會專家認(rèn)為,隨著大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展,數(shù)據(jù)清洗的重要性與日俱增,建議加快大數(shù)據(jù)清洗基地建設(shè),同步構(gòu)建大數(shù)據(jù)安全體系,用新方法來解決大數(shù)據(jù)安全問題。思考:如何來提高人力資源數(shù)據(jù)的質(zhì)量?第一節(jié)數(shù)據(jù)集成第二節(jié)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與數(shù)據(jù)規(guī)約第三節(jié)數(shù)據(jù)清洗的內(nèi)涵與方法目錄第四節(jié)人力資源數(shù)據(jù)清洗第一節(jié)數(shù)據(jù)集成第一章第二篇方法篇一、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的神奇之處就在于,它很容易就能夠與其他關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)組合在一起,從而構(gòu)成新的知識,這也是探索并使用關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的最好理由。它打破了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理技術(shù)的封閉、不宜重組的問題,讓數(shù)據(jù)從原來的孤島中解放出來,使數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)成為數(shù)據(jù)共享中一種奇妙的新技術(shù)。二、數(shù)據(jù)合并數(shù)據(jù)合并其實是數(shù)據(jù)文件的合并。在實際操作過程中,有時候需要把多個數(shù)據(jù)文件合并為一個數(shù)據(jù)文件。例如,一個公司在全國各地有30多個分公司,每個月公司總部需要把各分公司的人員工資情況合并到一個數(shù)據(jù)文件中,這就是一個數(shù)據(jù)合并的過程。每個子公司的人員工作情況數(shù)據(jù)文件中的變量(或者屬性)都相同,不同的只是人員。合并數(shù)據(jù)文件一般分為添加變量(或稱為合并變量)和添加個案(或稱為合并記錄、合并個案)。三、數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)集成,即將來自多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)立方(多維數(shù)據(jù)庫)、普通數(shù)據(jù)文件等,結(jié)合在一起形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集合,以便為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析提供完整的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)集成一般有三種基本策略,分別是聯(lián)邦數(shù)據(jù)庫(federateddatabase)、數(shù)據(jù)倉庫(datawarehousing)、中介者(mediation)。數(shù)據(jù)表的連接方式包括以下四種(圖5-1)。第二節(jié)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與數(shù)據(jù)規(guī)約第一章第二篇方法篇一、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(一)數(shù)據(jù)類別轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的字段類型包括數(shù)值型、文本型和日期時間型。一般來講,最常見的是將文本型轉(zhuǎn)換為數(shù)值型,以方便機器學(xué)習(xí)算法的后續(xù)處理。定類數(shù)據(jù)也稱定性數(shù)據(jù),用于標(biāo)明數(shù)據(jù)所描述的主題對象的類別或者屬性、名稱,如人名、事物名等。定序數(shù)據(jù)也稱序列數(shù)據(jù),用于對事物所具有的屬性順序進(jìn)行描述,可以用數(shù)字或序號進(jìn)行排序,進(jìn)行比較。轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)分類一、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(二)數(shù)據(jù)規(guī)范化數(shù)據(jù)規(guī)范化是指將數(shù)據(jù)按比例縮放,使其落入一個小的特定區(qū)間(如“-1,1”或“0,1”),以利于進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。常見的數(shù)據(jù)規(guī)范化方法包括:1.小數(shù)縮放2.最小—最大規(guī)范化3.標(biāo)準(zhǔn)差規(guī)范化一、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(三)數(shù)據(jù)泛化數(shù)據(jù)泛化,指的是用更抽象(更高層次)的概念來取代低層次的數(shù)據(jù)對象。例如,員工基本信息中的年齡,原始數(shù)據(jù)是連續(xù)性的數(shù)值,如20—60歲,可以映射到更高層次的概念,如20—30歲、31—40歲、41—50歲、51—60歲。二、數(shù)據(jù)規(guī)約1.KMO檢驗2.巴特利(Bartlett)球形檢驗因子分析的一般過程(一)判斷數(shù)據(jù)是否符合因子分析的要求(二)確定因子個數(shù)(三)確定公因子并進(jìn)行賦值數(shù)據(jù)規(guī)約的主要目的就是從原有巨大數(shù)據(jù)集中獲得一個精簡的數(shù)據(jù)集,并使這一精簡數(shù)據(jù)集保持原有數(shù)據(jù)集的信息完整性。第三節(jié)數(shù)據(jù)清洗的內(nèi)涵與方法第一章第二篇方法篇一、數(shù)據(jù)清洗的內(nèi)涵數(shù)據(jù)清洗通常是通過清洗臟數(shù)據(jù)、填寫缺失的值、光滑噪聲數(shù)據(jù)、清洗重復(fù)數(shù)據(jù)、識別或刪除離群點并解決不一致性來“清理”數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)清洗的主要目標(biāo)有格式標(biāo)準(zhǔn)化、異常數(shù)據(jù)清除、錯誤糾正、重復(fù)數(shù)據(jù)的清除。二、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估標(biāo)準(zhǔn)在清洗數(shù)據(jù)之前,要對已經(jīng)獲得的數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行評估,高質(zhì)量的數(shù)據(jù)有著不同的評判標(biāo)準(zhǔn),比較實用的標(biāo)準(zhǔn)是特定用戶對數(shù)據(jù)的期望程度。在這個標(biāo)準(zhǔn)之下結(jié)合數(shù)據(jù)分析要求,將數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估標(biāo)準(zhǔn)具體化為以下四個方面:1.準(zhǔn)確性2.完整性3.一致性4.及時性三、數(shù)據(jù)清洗的方法1.臟數(shù)據(jù)處理臟數(shù)據(jù)也叫作壞數(shù)據(jù),通常是指與期待的數(shù)據(jù)不一樣、會影響系統(tǒng)正常行為的數(shù)據(jù)。比如,源系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)不在給定的范圍內(nèi)或?qū)τ趯嶋H業(yè)務(wù)毫無意義,或數(shù)據(jù)格式非法,以及在源系統(tǒng)中存在不規(guī)范的編碼和含糊的業(yè)務(wù)邏輯。對于臟數(shù)據(jù)的處理,一般用結(jié)構(gòu)化、規(guī)范化和可關(guān)聯(lián)的方法。三、數(shù)據(jù)清洗的方法2.缺失值處理(1)直接刪除(2)填補(3)重新獲取三、數(shù)據(jù)清洗的方法2.缺失值處理(1)直接刪除(2)填補(3)重新獲取三、數(shù)據(jù)清洗的方法2.缺失值處理(1)直接刪除(2)填補(3)重新獲取如果在某些指標(biāo)非常重要且缺失率比較高的情況下,就需要向相關(guān)人員了解是否通過其他渠道獲得相關(guān)數(shù)據(jù),甚至某些情況下可能要重新組織數(shù)據(jù)的采集。三、數(shù)據(jù)清洗的方法3.噪聲數(shù)據(jù)處理(1)分箱法(2)聚類法(3)回歸法(4)估算分析法(5)3σ原則分箱法一般有三種,等深分箱法、等寬分箱法(圖5-2)和用戶自定義分箱法(圖5-3)。三、數(shù)據(jù)清洗的方法3.噪聲數(shù)據(jù)處理(1)分箱法(2)聚類法(3)回歸法(4)估算分析法(5)3σ原則聚類法是指將數(shù)據(jù)集合分組為若干個簇,在簇外的值即為孤立點,這些孤立點就是噪聲數(shù)據(jù),應(yīng)當(dāng)刪除或替換。聚類法可以發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù),如圖5-4所示。三、數(shù)據(jù)清洗的方法3.噪聲數(shù)據(jù)處理(1)分箱法(2)聚類法(3)回歸法(4)估算分析法(5)3σ原則回歸法試圖發(fā)現(xiàn)兩個相關(guān)變量之間的變化模式,通過使數(shù)據(jù)符合一個函數(shù)來平滑處理數(shù)據(jù),即通過建立數(shù)學(xué)模型來預(yù)測下一個數(shù)值,包括線性回歸和非線性回歸。利用回歸分析方法所獲得的擬合函數(shù),能夠幫助平滑數(shù)據(jù)及去除其中的噪聲,如圖5-5所示。三、數(shù)據(jù)清洗的方法3.噪聲數(shù)據(jù)處理(1)分箱法(2)聚類法(3)回歸法(4)估算分析法(5)3σ原則對于極個別的異常數(shù)據(jù),還可以采取估算分析法,例如,可以使用平均值、中值、mode估算方法等來實現(xiàn)。此外,在估算之前,應(yīng)該首先分析該異常值是自然異常值還是人為的。如果是人為的,則可以用估算值來估算,除此之外還可以使用統(tǒng)計模型來預(yù)測異常數(shù)據(jù)觀測值。三、數(shù)據(jù)清洗的方法3.噪聲數(shù)據(jù)處理(1)分箱法(2)聚類法(3)回歸法(4)估算分析法(5)3σ原則3σ原則是指如果數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布,那么在3σ原則下,異常數(shù)據(jù)為一組測定值中與平均值的偏差超過3倍標(biāo)準(zhǔn)差的值。因此,如果數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布,那么距離平均值3σ之外的值出現(xiàn)的概率為p(│x-μ│>3σ)≤0.003(屬于小概率事件),即可以認(rèn)為是異常數(shù)據(jù)。如果數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布,也可以用遠(yuǎn)離平均值的多少倍標(biāo)準(zhǔn)差來描述,如圖5-6所示。三、數(shù)據(jù)清洗的方法4.冗余數(shù)據(jù)處理冗余有兩層含義,第一層含義是指多余的不需要的部分,第二層含義是指人為增加的重復(fù)部分。因此冗余數(shù)據(jù)既包含與分析處理的問題無關(guān)的數(shù)據(jù),也包含重復(fù)的數(shù)據(jù),通常采用過濾數(shù)據(jù)的方法來處理冗余數(shù)據(jù)。(1)重復(fù)過濾(2)條件過濾三、數(shù)據(jù)清洗的方法5.數(shù)據(jù)格式與內(nèi)容處理在數(shù)據(jù)集中,如果數(shù)據(jù)是由系統(tǒng)日志而來,那么通常在格式和內(nèi)容方面與元數(shù)據(jù)的描述一致。而如果數(shù)據(jù)是由人工收集或用戶填寫而來,則有很大可能在格式和內(nèi)容上存在一些問題。數(shù)據(jù)格式與內(nèi)容的問題包含以下幾類。(1)時間、日期、數(shù)值、全半角等顯示格式不一致(2)內(nèi)容中有不該存在的字符(3)內(nèi)容與該字段應(yīng)有內(nèi)容不符三、數(shù)據(jù)清洗的方法6.邏輯錯誤處理在數(shù)據(jù)清洗時,會發(fā)現(xiàn)一些使用簡答邏輯推理就可以直接發(fā)現(xiàn)問題的數(shù)據(jù),這部分?jǐn)?shù)據(jù)也要進(jìn)行處理,防止數(shù)據(jù)分析結(jié)果出現(xiàn)偏差。這些數(shù)據(jù)的問題是不符合邏輯的,如重復(fù)記錄、異常值和極端值等,通常稱其為邏輯錯誤。邏輯錯誤處理主要包含以下三種情況:(1)去重(2)去除不合理值(3)修正矛盾內(nèi)容第四節(jié)人力資源數(shù)據(jù)清洗第一章第二篇方法篇一、缺失值填補圖5-7選中數(shù)據(jù)區(qū)域以圖5-7為例,表中為某地區(qū)高校學(xué)生的平均身高數(shù)據(jù),其中,男女性身高都有缺失值。選中男性身高的數(shù)據(jù)區(qū)域,可以使用快捷鍵“Ctrl+G”,也可以采用選擇菜單。一、缺失值填補圖5-8定位使用快捷鍵“Ctrl+G”,會彈出“定位”對話框(圖5-8),選中“定位條件”;采用選擇菜單:單擊“開始”—“查找和選擇”—“定位條件”。一、缺失值填補在彈出的“定位條件”對話框,選擇“空值”(這里示例的表格中缺失值處是空值,可以根據(jù)實際需求對應(yīng)選擇)。單擊“確定”,如圖5-9所示。圖5-9定位條件一、缺失值填補回到數(shù)據(jù)表,會發(fā)現(xiàn)所有缺失值處出現(xiàn)灰色的底色(圖5-10),則證明所有缺失值都被選中。那么如何填充這些空值呢?圖5-10選中缺失值一、缺失值填補一般會選擇采用樣本的平均值來代替缺失值,假設(shè)這里的平均值為178,使用鍵盤輸入“178”,然后按“Ctrl+Enter”組合鍵。這樣,剛才所有被選中的缺失值所處的單元格里都變成了178,如圖5-11所示。圖5-11填充缺失值①Left函數(shù),用于從左截取字符串,公式為=Left(值所在單元格,截取長度)②Right函數(shù),用于從右截取字符串,公式為=Right(值所在單元格,截取長度)③Mid函數(shù),用于從中間截取字符串,公式為=Mid(值所在單元格,開始位置,截取長度),如根據(jù)身份證號提取出生年月。二、數(shù)據(jù)截取或分列(一)采用函數(shù)截取字段二、數(shù)據(jù)截取或分列(二)采用分列功能進(jìn)行分列以圖5-12為例,從網(wǎng)上爬取的崗位薪資表中,薪資信息是文本形式,但下一步進(jìn)行的數(shù)據(jù)分析需要數(shù)值型的薪資信息,我們需要從文本中提取數(shù)字并進(jìn)行相應(yīng)的處理。圖5-12崗位薪酬表二、數(shù)據(jù)截取或分列(二)采用分列功能進(jìn)行分列如圖5-13所示,選擇要進(jìn)行清洗的數(shù)據(jù)B列,單擊“數(shù)據(jù)”—“分列”。圖5-13選擇數(shù)據(jù)二、數(shù)據(jù)截取或分列(二)采用分列功能進(jìn)行分列如圖5-14所示,在彈出向?qū)Т暗牡?步選擇“分隔符號”選項,單擊“下一步”;在第2步選擇分隔符號的“其他”選項并填入“/”,單擊“下一步”;在第3步選擇“常規(guī)”,單擊“完成”,即完成了第一次數(shù)據(jù)分列。圖5-14第一次數(shù)據(jù)分列二、數(shù)據(jù)截取或分列(二)采用分列功能進(jìn)行分列再次選擇B列數(shù)據(jù),依照上述操作以“-”為分隔符號完成第二次數(shù)據(jù)分列并替換C列的內(nèi)容。將D列命名為單位,在D2單元格中輸入函數(shù)=RIGHT(C2,1),雙擊填充柄向下完成填充,復(fù)制D列數(shù)據(jù)在D列粘貼為“值”。選擇C列數(shù)據(jù),單擊“查找和選擇”—“替換”,在“查找內(nèi)容”輸入“萬”,單擊“全部替換”,將“查找內(nèi)容”換成“千”,單擊“全部替換”。替換完成后,依次將E、F、G列命名為最低薪資、最高薪資和平均值,分別在E2、F2、G2中輸入函數(shù)=IF(D2=“萬”,B2*10000,B2*1000)、=IF(D2=“萬”,C2*10000,C2*1000)、=AVERAGE(E2:F2),雙擊填充柄向下完成填充。最終結(jié)果如圖5-15所示。圖5-15分列完成結(jié)果三、去除重復(fù)項以人員花名冊中的姓名重復(fù)項為例。先選中姓名所在列,切換到“開始”選項卡,在“樣式”組中,單擊“條件格式”的下三角按鈕,在彈出的下拉列表中,單擊“突出顯示單元格規(guī)則”,在彈出的菜單中單擊“重復(fù)值”,彈出“重復(fù)值”對話框,可編輯背景填充顏色等格式設(shè)置(圖5-16),完成后單擊“確定”即可,重復(fù)信息的單元格就被突出顯示出來了。三、去除重復(fù)項以人員花名冊中的姓名重復(fù)項為例。先選中姓名所在列,切換到“開始”選項卡,在“樣式”組中,單擊“條件格式”的下三角按鈕,在彈出的下拉列表中,單擊“突出顯示單元格規(guī)則”,在彈出的菜單中單擊“重復(fù)值”,彈出“重復(fù)值”對話框,可編輯背景填充顏色等格式設(shè)置(圖5-16),完成后單擊“確定”即可,重復(fù)信息的單元格就被突出顯示出來了。三、去除重復(fù)項以人員花名冊中的姓名重復(fù)項為例。先選中姓名所在列,切換到“開始”選項卡,在“樣式”組中,單擊“條件格式”的下三角按鈕,在彈出的下拉列表中,單擊“突出顯示單元格規(guī)則”,在彈出的菜單中單擊“重復(fù)值”,彈出“重復(fù)值”對話框,可編輯背景填充顏色等格式設(shè)置(圖5-16),完成后單擊“確定”即可,重復(fù)信息的單元格就被突出顯示出來了。四、數(shù)據(jù)一致性檢驗如需對比表中的兩列數(shù)據(jù)是否相同,可以采取以下方式:①利用Ctrl+\快捷鍵對比。先選中兩列數(shù)據(jù),然后使用快捷鍵Ctrl+\,最后

標(biāo)記顏色。②用IF函數(shù)對比。公式:=IF(B2=C2,“(*)”,“(*)”)。③用DELTA函數(shù)對比。公式:=DELTA(B2,C2),用于比較兩個數(shù)字是否相等。④用EXACT函數(shù)對比。公式:=EXACT(B2,C2),用于比較兩個字符串是否相同。本章結(jié)束數(shù)智化人力資源管理數(shù)據(jù)挖掘第六章第二篇方法篇1.了解數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)涵、任務(wù)和基本流程2.理解機器學(xué)習(xí)的內(nèi)涵和數(shù)據(jù)建模流程3.理解數(shù)據(jù)挖掘的算法4.了解數(shù)據(jù)挖掘工具及應(yīng)用學(xué)習(xí)目標(biāo)知識結(jié)構(gòu)圖引導(dǎo)案例沃爾瑪:通過改善搜索引擎提高15%的銷售額創(chuàng)建于1962年的沃爾瑪超市是全球最大的連鎖超市,它在27個國家擁有超過一萬個門店,員工總數(shù)220余萬,每周接待2億人次的顧客。這樣一個雄踞全球零售業(yè)榜首的龐然大物,也有自己難以言明的煩惱。2015年年初,分析師預(yù)言阿里巴巴將很快取代沃爾瑪,成為全球最大的零售企業(yè)。來自中國的威脅固然不可輕視,但美國亞馬遜網(wǎng)站則讓沃爾瑪產(chǎn)生更大的危機感。電商網(wǎng)站能夠給消費者提供價格低廉、種類豐富的產(chǎn)品,沃爾瑪企業(yè)所創(chuàng)辦的沃爾瑪網(wǎng)站固然也有不錯的收益,但隨著線上零售占據(jù)越來越多的零售市場份額,沃爾瑪在沃爾瑪網(wǎng)站上投入了越來越多的精力。沃爾瑪一直秉承“幫顧客省每一分錢”的宗旨,并在進(jìn)貨渠道、分銷方式,以及營銷費用、行政開支等各方面節(jié)省資金。物美價廉一直是沃爾瑪?shù)囊淮髢?yōu)勢,但不幸的是,亞馬遜平臺在這一方面并不遜色于沃爾瑪。因此,為了反超亞馬遜平臺,沃爾瑪勢必要在用戶體驗方面做出突破。零售業(yè)的用戶體驗法則大多都是關(guān)于貨品擺放規(guī)則的,將牛奶和面包擺在一起,將口香糖擺到收銀臺附近等都是經(jīng)典的貨物擺放規(guī)則,合理的擺放方式能夠替顧客節(jié)省搜尋貨物的時間,提高顧客的用戶體驗。這種規(guī)則同樣適用于電子商務(wù)網(wǎng)站,如果在顧客搜索產(chǎn)品時,能迅速將顧客想要的商品展示出來,用戶體驗想必會大大提高。

沃爾瑪希望通過改善搜索引擎提高15%的銷售額,這意味著搜索引擎必須有質(zhì)的飛躍才能達(dá)成這一高遠(yuǎn)的目標(biāo)。沃爾瑪采用的北極星搜索引擎主要模仿了Kosmix的語義搜索技術(shù)和語義分析技術(shù),前者從用戶在社交平臺上發(fā)出的推特及和其他用戶之間的互動行為中挖掘用戶的購物傾向,后者則度量產(chǎn)品之間的相關(guān)度和相似度,包括產(chǎn)品、人物、事件之間的關(guān)聯(lián)。以上兩種技術(shù)使北極星搜索引擎能夠為顧客提供更精準(zhǔn)的產(chǎn)品鏈接,此外北極星在確定產(chǎn)品排名時還引入了顧客的搜索記錄。這種解析關(guān)鍵詞和挖掘同義詞的搜索方法可以給顧客提供更合理的產(chǎn)品,從而提升用戶體驗。第一節(jié)數(shù)據(jù)挖掘概述第二節(jié)機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)第三節(jié)數(shù)據(jù)挖掘算法目錄第四節(jié)數(shù)據(jù)挖掘工具第一節(jié)數(shù)據(jù)挖掘概述第六章第二篇方法篇一、數(shù)據(jù)挖掘的解讀數(shù)據(jù)挖掘是伴隨大數(shù)據(jù)時代崛起的一門新興學(xué)科。數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計學(xué)有著共同的目標(biāo):發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)挖掘利用了如下領(lǐng)域的思想:來自統(tǒng)計學(xué)的抽樣、估計和假設(shè)檢驗;(2)人工智能、模式識別和機器學(xué)習(xí)的搜索算法、建模技術(shù)和學(xué)習(xí)理論。IT行業(yè)內(nèi)普遍接受的數(shù)據(jù)挖掘的定義是:數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的、人們不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。二、數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)數(shù)據(jù)挖掘的兩個目標(biāo)是預(yù)測和描述。前者指用一些變量或數(shù)據(jù)庫的若干已知字段預(yù)測其他感興趣的變量的未知值;后者指找到描述數(shù)據(jù)的可理解模式。根據(jù)發(fā)現(xiàn)知識的不同,我們可以將數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)歸納為以下幾類。(1)特征規(guī)則(2)區(qū)分規(guī)則(3)分類(4)關(guān)聯(lián)性(5)聚類(6)預(yù)測(7)變化和偏差分析三、數(shù)據(jù)挖掘的基本流程數(shù)據(jù)挖掘的基本流程大致分為三個階段：第一,準(zhǔn)備階段首先數(shù)據(jù)中篩選需分析的數(shù)據(jù);其次對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，最后是數(shù)據(jù)交。第二,挖掘階段數(shù)據(jù)挖掘之前必須提前制訂規(guī)劃,確定數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分類等工作的主要方式,同時明確所使用的算法等。第三,數(shù)據(jù)分析階段數(shù)據(jù)分析就是根據(jù)用戶的需求,將所挖掘出的數(shù)據(jù)進(jìn)行解析和表達(dá),獲取具有利用價值的數(shù)據(jù)。(1)集群化管理人力資源(2)分析員工能力(3)人力資源合理配置(4)分析跳槽概率(5)應(yīng)用于績效考核(6)設(shè)計員工薪酬一是,實時性數(shù)據(jù)。二是,動態(tài)性數(shù)據(jù)。三是,整合性數(shù)據(jù)。四、人力資源數(shù)據(jù)挖掘內(nèi)容與方法人力資源管理中后,其主要挖掘內(nèi)容可以分為三類:人力資源數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用方法:第二節(jié)機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)第六章第二篇方法篇一、數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí),引用卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機器學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域的著名教授TomMitchell的經(jīng)典定義:如果一個程序在使用既有的經(jīng)驗E(Experience)來執(zhí)行某類任務(wù)T(Task)的過程中被認(rèn)為是“具備學(xué)習(xí)能力的”,那么它一定要展現(xiàn)出