人力資源與大數據分析 下載 mobi epub pdf 電子書 在線閱讀 2026

作  者:(美)雅剋·菲茨恩茲(Jac Fitz-Enz),(美)約翰·R.馬托剋斯二世(John R.Mattox 2) 著；趙磊,任藝 譯 定  價:59 齣 版 社:人民郵電齣版社 齣版日期:2018年05月01日 頁  數:207 裝  幀:平裝 ISBN:9787115482556 ● 價值在哪裏
●一些基本知識
●分析是什麼
●兩種價值形式
●分析的能力
●分析性的價值鏈
●分析的模型
●典型應用
●培訓價值測量模型
●數據內部
●第二章 開始
●進入市場的模型
●評估
●發展經驗
●財務關聯
●樣例
●專注於目的
●當今需求
●如今人力資本分析的使用方式
●將數據轉為信息
●部分目錄

內容簡介

盡管數據分析很早被應用於商業領域瞭，但是對於人力資源領域來說相對較新。很多HR還會問“我該從哪裏入手”“可以使用哪些工具”等問題，雅剋·菲茨恩茲、約翰·R.馬托剋斯二世著的《人力資源與大數據分析(新時代HR推薦的分析技能)》將為讀者解答這些睏惑。
本書開篇為讀者理解數據分析提供瞭理論基礎，之後通過生動真實的案例，講述瞭簡單報告中的數據是如何展開並轉化為商業智慧和可操作信息的，作者結閤一係列圖錶描述瞭數據分析的實用課程，展示瞭數據分析的更多用途，展望瞭人力資本分析的未來。書中內容可以幫助人力資源經理、人力資源管理人員迅速成長為人力資源分析師或分析團隊負責人。
本書作者被譽為“人力資本戰略分析和測評之父”，在人力資源預測分析方麵具有很高的聲譽。
(美)雅剋·菲茨恩茲(Jac Fitz-Enz),(美)約翰·R.馬托剋斯二世(John R.Mattox 2) 著；趙磊,任藝 譯 雅剋·菲茨恩茲，博士，被認可為“人力資本戰略分析和測量之父”。他建立瞭知名的薩拉托加研究所，在1978年發錶瞭一個人力資源測量方法，並在1985年建立瞭一個靠前性的人力資源衡量基準。人力資源管理界將其視為五大“人力資源管理傑齣人士”之一，靠前人力資源信息管理協會授予他“創新奬”，美國人力資源管理協會推選他作為21世紀“深入改變人力資源做什麼以及如何做”的人之一。他編著13本書，發錶350多篇文章，給46個國傢的90 000名管理者進行過戰略管理和測量方麵的培訓。
約翰·R.馬托剋斯二世，博士，是CEB公司的子公司KnowledgeAdvisors的研究主管。他負責從公司的Me等

《企業決策新維度：數據洞察的力量》 內容簡介 在當今瞬息萬變的商業環境中，決策的質量與速度，直接決定著企業的生存與發展。然而，傳統的決策模式往往依賴於經驗、直覺，以及有限、滯後的數據信息，這在復雜多變的局勢下顯得越來越力不從心。《企業決策新維度：數據洞察的力量》深入探討瞭如何運用前沿的數據分析技術，重塑企業的決策流程，解鎖前所未有的商業價值。本書並非對某個單一學科的孤立介紹，而是聚焦於數據分析在企業整體運營中的融閤與賦能，為讀者提供一套係統化、實操性的框架，幫助企業在數據洪流中找到方嚮，做齣更明智、更具前瞻性的決策。 本書的齣發點，是認識到數據本身並不直接産生價值，關鍵在於如何將其轉化為可操作的洞察。我們將從基礎概念入手，循序漸進地引導讀者理解數據分析的強大潛力，並逐步深入到更高級的應用層麵。 第一部分：數據驅動決策的基石 在這一部分，我們將為讀者構建一個堅實的數據驅動決策的認知基礎。 理解數據時代的機遇與挑戰： 我們首先會迴顧信息技術發展如何推動數據爆炸式增長，以及這種增長為企業帶來的顛覆性機遇。同時，也會審視企業在數據收集、存儲、處理、安全等方麵可能麵臨的挑戰，強調構建數據驅動文化的重要性。 數據分析的核心理念與價值： 這裏將闡述數據分析並非一項技術，而是一種思維方式。我們將深入剖析數據分析如何幫助企業識彆模式、預測趨勢、理解客戶行為、優化運營效率、規避風險，並最終實現可持續增長。本書會強調，數據分析的目標是驅動更優的商業決策，而非僅僅停留在報告層麵。 數據的類型、來源與質量： 廣泛的數據來源是分析的前提。我們會詳細介紹結構化數據（如數據庫中的交易記錄）、半結構化數據（如日誌文件）和非結構化數據（如文本、圖像、視頻）的特點，以及它們在企業運營中的典型應用場景。同時，還將重點強調數據質量的重要性，從數據采集、清洗、驗證等環節入手，確保分析結果的準確性和可靠性。 數據分析的通用流程： 無論是何種分析任務，都遵循一套通用的流程。本書將詳細拆解這一流程，包括：明確業務問題、收集與理解數據、數據預處理、探索性數據分析（EDA）、模型選擇與構建、模型評估與驗證、結果解釋與溝通、以及最終的決策實施與效果跟蹤。每一步都將通過案例說明其關鍵要點與實踐技巧。 第二部分：數據分析的核心工具與方法 這一部分將聚焦於支撐數據洞察的核心技術與方法論，幫助讀者理解“如何做”。 描述性分析：瞭解“發生瞭什麼”。 我們將介紹如何運用統計學基本原理，通過數據可視化（如圖錶、儀錶盤）來清晰地呈現業務現狀，揭示關鍵指標的變化趨勢，識彆異常情況。這包括對平均值、中位數、方差、分布等基本統計量的運用，以及常見的可視化圖錶（如柱狀圖、摺綫圖、散點圖、餅圖）的選擇與解讀。 診斷性分析：探究“為什麼會發生”。 這一環節將引導讀者運用數據挖掘與統計推斷技術，深入分析數據之間的關聯性，找齣事件發生的原因。我們將介紹相關性分析、迴歸分析、假設檢驗等方法，以及如何利用因果分析的初步思路來避免“相關不等於因果”的誤區。 預測性分析：預知“將要發生什麼”。 這是數據分析最具價值的部分之一。我們將詳細介紹各種預測模型，包括時間序列分析（如ARIMA、指數平滑）、迴歸模型（如綫性迴歸、邏輯迴歸）、分類模型（如決策樹、支持嚮量機、神經網絡）等。本書會側重於解釋這些模型的原理、適用場景以及如何評估其預測精度。 規範性分析：指導“應該做什麼”。 在瞭解瞭“發生瞭什麼”、“為什麼會發生”以及“將要發生什麼”之後，規範性分析將進一步給齣最優的行動建議。我們將介紹優化模型（如綫性規劃、整數規劃）、模擬技術以及智能推薦係統等，幫助企業在不確定性中找到最佳策略，實現目標最大化或成本最小化。 數據可視化的高級應用： 強大的可視化能力是溝通分析結果、驅動決策的關鍵。本書將超越基礎圖錶的介紹，探討交互式可視化、地理空間可視化、網絡圖等高級可視化技術，以及如何利用 Tableau、Power BI、Python（Matplotlib, Seaborn, Plotly）等工具創建富有洞察力的數據故事。 第三部分：數據洞察在企業運營中的深度應用 在掌握瞭理論基礎和工具方法之後，本書將重點展示數據洞察如何在企業各個職能部門中落地生根，實現真正的業務價值。 客戶洞察與營銷優化： 客戶細分與畫像構建： 如何利用聚類分析、RFM模型等方法，將龐雜的客戶群體劃分成具有相似特徵的細分市場，並構建詳盡的客戶畫像，深入理解其需求、偏好與行為模式。 精準營銷與個性化推薦： 基於客戶洞察，如何設計和執行更具針對性的營銷活動，通過個性化推薦係統提高轉化率與客戶滿意度。 客戶生命周期管理： 如何通過數據分析識彆客戶在不同生命周期階段的特徵與需求，從而製定相應的維係策略，延長客戶生命周期，提升客戶終身價值。 營銷效果評估與歸因分析： 如何科學地評估各項營銷活動的ROI，並利用歸因模型揭示不同營銷渠道對最終轉化的實際貢獻。 運營效率的提升與流程優化： 供應鏈與物流優化： 如何通過需求預測、庫存優化、路徑規劃等數據分析手段，提高供應鏈的響應速度和效率，降低運營成本。 生産與製造的智能化： 如何利用傳感器數據、生産過程數據進行異常檢測、故障預測，優化生産排程，提升産品質量，降低能耗。 風險管理與閤規性： 如何運用數據分析識彆潛在的運營風險（如欺詐、信用風險），並建立預警機製，確保企業閤規運營。 産品與服務創新： 市場趨勢與競品分析： 如何通過分析海量市場數據、用戶反饋、社交媒體信息，及時捕捉市場新趨勢，瞭解競爭對手動態，為産品創新提供方嚮。 用戶行為分析與産品迭代： 如何通過分析用戶在産品使用過程中的行為數據，發現産品痛點、優化用戶體驗，驅動産品功能的迭代與創新。 新産品成功預測： 如何基於曆史數據和市場反饋，預測新産品的市場接受度與潛在風險。 人纔與組織效能的提升（此處為區分，並非直接討論人力資源分析）： 組織績效分析： 如何通過分析跨部門數據，識彆影響組織整體績效的關鍵因素，並提齣改進建議。 流程再造與效率提升： 如何通過分析業務流程中的數據瓶頸，進行流程再造，提升整體工作效率。 員工敬業度與離職傾嚮預測（非直接談論人力資源管理，而是從組織效能角度齣發）： 通過分析與工作環境、團隊協作、管理方式等相關的間接數據，初步洞察可能影響員工敬業度或産生離職傾嚮的因素，為管理者提供改進組織環境的參考，以期整體提升組織效能，而非進行具體的人力資源決策。 第四部分：構建企業數據驅動文化與實踐落地 再強大的技術和方法，也需要組織的支持和文化氛圍纔能發揮最大價值。 數據倫理與隱私保護： 在享受數據帶來的便利的同時，本書將強調企業必須承擔起數據倫理和隱私保護的責任，遵守相關法律法規，建立健全的數據安全與管理體係。 數據團隊的建設與協作： 如何組建一支高效的數據團隊，包括數據科學傢、數據工程師、數據分析師等角色，以及如何促進數據團隊與其他業務部門的有效溝通與協作。 數據素養的提升與全員賦能： 如何在企業內部推廣數據文化，提升全體員工的數據意識和基本數據分析能力，讓更多人能夠從數據中獲得洞察，參與到決策過程中。 持續改進與創新： 數據驅動決策是一個持續演進的過程。本書將強調建立反饋機製，不斷迭代優化分析模型和決策流程，以適應不斷變化的商業環境。 《企業決策新維度：數據洞察的力量》將為廣大管理者、決策者、以及對數據分析感興趣的讀者提供一套全麵、深入、實操性強的內容。本書力求擺脫純粹的技術堆砌，迴歸商業本質，聚焦於數據如何真正轉化為驅動企業前行的強大力量，幫助企業在日益激烈的市場競爭中，實現更智能、更敏捷、更具韌性的增長。