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作者簡介
內容簡介
序一
序二
第一章 人力資源大數據
第一節 人力資源管理策略轉型
一、組織變革與HR四角色模型(1)
1．全球化的特徵是什麼？
2．HR的重心如何轉移？
3．怎樣提升盈利能力？
4．如何定義組織能力？
5．怎樣利用訊息與技術？
6．如何保障智力資本？
二、從HR四角色模型到HR+三支柱(4)
延伸閱讀
三、AI時代與人力資源管理
1．AI時代的思維方式
2．AI重新定義HR
四、循證式人力資源管理變革
1．什麼是「循證」——源於循證醫學
2．人力資源管理需要「循證」嗎？
3．什麼是循證式人力資源管理
4．循證式人力資源管理的路徑
5．循證式變革是人力資源管理的未來趨勢
五、生態組織與人力資源管理
延伸閱讀
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第二節 人力資源大數據特點及競爭優勢
一、大數據是什麼
1．起源：大數據的前世今生
2．應對：新時代的大禹治水
3．意義：淘盡黃沙始見金
4．本質：洞察(16)
5．特點：相關性、混雜性、大
6．大數據不是簡單的BI升級(17)
二、大數據思維與決策
1．什麼是大數據思維
2．大數據思維的命名
3．對大數據思維的解讀
4．大數據思維的特點和創新
（1）強調「一切皆可量化」
（2）強調「數據也是生產要素」
（3）強調數據的完整性
（4）強調數據的複雜性
（5）強調事物的相關性
（6）強調發現事物規律性
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5．大數據思維創新案例
（1）利用大數據思維以「虛擬世界」建設「物質世界」
（2）利用大數據思維實現數據共享
（3）利用大數據思維促進車險精細化
（4）用大數據思維促進行政管理機制改革
6．什麼是大數據決策
7．大數據決策的特點
（1）憑數據決策，而不是憑感覺決策
（2）憑數據決策，而不能憑感情決策
（3）實時及時決策，而不能拖延誤事
（4）憑藉「過程數據」，而不是「結果數據」
（5）重視預測性數據，避免放「馬後砲」
（6）發揮數據指導功能，提升生產服務水準
三、大數據分析與競爭優勢
1．大數據成為「強國密碼」(21)
2．大數據分析讓企業掌握競爭力絕對優勢
3．大數據分析應用場景(23)
4．大數據分析為人力資源帶來的競爭優勢
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四、人力資源大數據及其典型應用
1．什麼是人力資源大數據
2．人力資源大數據的特點
（1）相關性
（2）流轉性
（3）分散性
3．人力資源大數據的價值
4．人力資源大數據典型應用
（1）百度人力資源大數據共享訊息平台
（2）人才雷達把資料探勘用到應徵服務
（3）e成科技的大數據應徵服務SaaS平台
（4）上海聯通推出人力資源「管理儀表盤」(26)
（5）京東的離職預測模型
（6）大數據預測員工心理狀態趨勢(27)
五、大數據與人才
1．人才成掣肘(28)
2．培養週期長
3．先下手為強
第二章 大資料探勘渠道及技術方法
第一節 大數據的取得與整理
一、數據收集
1．獲取數據
2．收集數據
二、數據存儲
1．高性能（High Performance）
2．高存儲量（Huge Storage）
3．高擴展性和高可用性（High Scalability and High Availability）
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三、數據計算
1．原理與方法
2．Apache Hadoop
3．Apache Spark
四、大數據與雲計算
第二節 大數據與人工智慧
一、人工智慧簡史
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二、機器學習：AI的瑞士軍刀
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三、探索與取捨：完美的算法在哪裡
1．支持向量機
2．整合方法（Ensamble Method）
3．關聯分析
4．完美的算法在哪裡
四、人工智慧的未來
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第三節 大數據分析技術與應用
一、資料探勘
1．概念與方法
2．CRISP-DM
3．SEMMA
二、數據視覺化
1．藝術的科學和科學的藝術
2．理論和應用
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三、大數據應用的未來與優勢
1．數據資源化
2．計算服務化
3．分析智慧化
第三章 人力資源大數據分析及應用場景
第一節 人力資源大數據分析模型
一、人力資源大數據分析價值
1．數據思維習慣
2．分析的三個層次
3．分析的兩種價值
4．分析的作用
5．分析的目的
6．分析的價值鏈
二、人力資源大數據分析模型
1．提出問題
2．規劃
3．展現
4．關聯
5．建模
6．評估
7．典型應用：員工流失分析
8．關於數據分析的兩個重要原則
三、人力資源大數據分析路徑
1．數據從哪裡來？會共享嗎？
2．如何處理這些數據？
3．數據格式
4．數據質量
5．數據分析成熟度模型
（1）原始數據——數據淨化
（2）基礎報表定製報表
（3）指標體系搭建和儀表盤
（4）數據視覺化，啟用數據
（5）HR主體分析
四、人力資源大數據指標體系
1．人才管理指標體系
（1）人員結構指標體系
（2）人才隊伍建設
（3）隊伍狀態
（4）職能類別
2．人力資源運營管理指標體系
（1）人力資源運營管理指標體系——應徵
（2）人力資源運營管理指標體系——培訓
（3）人力資源運營管理指標體系——績效
（4）人力資源運營管理指標體系——薪酬
（5）人力資源運營管理指標體系——離職
3．人力資源組織效能指標體系
五、人力資源大數據分析的組織環境
1．高層及相關部門的支持
2．組建分析團隊
3．發展數據驅動的公司文化
第二節 人力資源大數據應用場景
一、應用場景之——選（應徵場景）
1．人才供需規劃預測
2．求職訊息與職位訊息自動匹配、智慧評估、雙向推薦
3．績優或高潛人才畫像自動識別候選人
4．應徵漏斗各個環節的運營效率提升
5．典型應用案例
二、應用場景之——用（職業發展、敏捷績效場景）
1．人才畫像，職業規劃
2．敏捷績效場景
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三、應用場景之——育（培育場景）
1．用戶偏好建模
2．課程標籤
3．個性化推薦課程
四、應用場景之——留（離職場景）
1．什麼是離職管理
2．什麼是離職預測
3．離職預測路徑
4．離職資料探勘（過去發生了什麼）
5．離職數據分析（數據背後的原因）
6．離職數據預測分析（未來會發生什麼）
典型應用場景一
典型應用場景二(7)
五、應用場景小結
1．選才方面
2．用才角度
3．留才方面
4．育才方面
5．對於整個人力資源大數據研究與探索來講，概括起來可以分三個層面
第四章 人力資源大數據平台建設
第一節 人力資源管理訊息智慧化發展
一、智慧分析，對標決策
二、對接整合，系統一體化
1．人力HC預算編制模組
2．應徵模組
3．績效管理模組
4．薪酬模組
5．學習與發展模組
三、基於人力資源訊息系統的數據應用
1．典型案例分析
（1）蜜月期
（2）定位期
（3）崛起期
（4）成熟期
2．基於人力資源訊息系統的數據應用
四、人力資源訊息化的建設及啟示
1．百度人力資源訊息化建設的經驗總結
（1）人力資源內部業務流程梳理
（2）與業務部門深入碰撞和to-be設計
（3）匯報與決策
（4）系統開發，快速迭代，越變越「美」
（5）全員宣貫
2．百度人力資源訊息化的建議和啟示
（1）eHR在「互聯網+」時代做「減法」
（2）助力員工服務，提升用戶體驗
第二節 人力資源大數據業務模型
第三節 人力資源大數據平台建設分析
一、系統層
二、數據層
三、分析層
四、展示層
五、實施步驟參考
第五章 人力資源大數據應用案例
第一節 百度的人力資源大數據平台
一、百度人力資源大數據發展階段
1．1.0時代關鍵詞：靜態、結果
2．2.0時代關鍵詞：過程、動態
3．3.0Smart HR關鍵詞：大數據、互動、業務價值
二、「才報」支持的4個角色
三、「才報」系統的資料探勘與分析
1．「才報」數據呈現
2．「才報」的「數據中心」
3．資料探勘與分析示例：Peer推薦
4．資料探勘與分析示例：離職預測
5．資料探勘與分析示例：組織健康度
6．資料探勘與分析示例：差異化分配
第二節 人才雷達在應徵服務中的應用
一、人才雷達社群體系
二、人才雷達成功關鍵
1．職業背景
2．專業影響力
3．好友匹配
4．性格匹配
5．職業傾向
6．工作地點
7．求職意願
8．信任關係
9．行為模式
第三節 Google的大數據人才管理
一、Google用數據重新定義HR
二、Google的10大員工管理模式(2)
1．氧氣專案
2．人力資源實驗室
3．人才保留公式
4．人才管理預測模型
5．人才多樣性管理
6．高效應徵公式
7．優秀人才的絕對值
8．工作環境設計對部門合作影響
9．提升發現和學習機制
10．用數據影響員工
第四節 騰訊HR的大數據實踐
一、HR的大數據功能
1．養成平台的能力
2．要有連接的效能
3．能夠牽引HR的方向
二、典型專案案例
1．大數據與HR三支柱結合
2．大數據評估員工穩定性
三、騰訊HR大數據的啟示
1．從現在開始，夯實數據基礎
2．數據質量決定數據的價值
3．挖掘數據而不是統計數據
第五節 獵聘薪酬大數據實踐(4)
一、獵聘為什麼要做薪酬資料庫
二、為何說獵聘的薪酬資料庫與眾不同
三、如何保證薪酬數據的準確性
四、定製化薪酬調研又是什麼
1．針對性強
2．可靠性高
3．運作週期短
4．性價比高
第六節 2號人事部的大數據應用實踐
一、人力資源管理數據應用階段
1．數據應用的初級階段：小數據
2．數據應用的高級階段：大數據分析
（1）在原始數據採集方面
（2）在數據的特點方面
（3）在資料探勘方面
（4）在預測模型環節
（5）在結果呈現方面
二、人力資源管理SaaS平台2號人事部實踐
1．協助企業進行內部的數據採集
2．協助企業進行外部數據採集
三、企業用工風險的警示和解決
第六章 AI在人力資源領域的應用趨勢
1．人工智慧技術在人力資源領域中的應用(1)
2．基於AI技術下的HR訊息化變革
3．基於AI技術下的人才特徵
參考文獻
後記
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