企业人力资源管理统计学

企业人力资源管理统计学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:中国劳动社会保障出版社
作者:郑火林
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2004-08-01
价格:14.0
装帧:
isbn号码:9787504517487
丛书系列:
图书标签:
  • 人力资源管理
  • 统计学
  • 企业管理
  • 数据分析
  • 绩效管理
  • 薪酬管理
  • 招聘
  • 员工培训
  • 劳动关系
  • 管理学
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具体描述

现代商业分析与决策支持:数据驱动型组织的关键引擎 图书简介 在当今快速迭代、竞争白热化的商业环境中,数据不再仅仅是记录业务的副产品,而是驱动战略制定、优化运营效率和洞察市场趋势的核心资产。本书《现代商业分析与决策支持:数据驱动型组织的关键引擎》旨在为企业高管、业务分析师、数据科学家以及任何渴望利用数据转化为切实商业价值的专业人士,提供一套系统化、实战化的分析框架与工具集。 本书的核心目标是超越传统报表和描述性统计的范畴,深入探讨如何构建一个真正的数据驱动型组织(Data-Driven Organization),实现从原始数据到可执行商业洞察的无缝转化。我们摒弃了晦涩难懂的纯理论堆砌,而是专注于在实际商业场景中,如何运用先进的分析方法论来解决复杂的业务难题。 第一部分:数据驱动型组织的战略基石与数据治理(The Strategic Foundation and Data Governance) 本部分为企业构建数据分析能力奠定战略和技术基础。 第一章:数据驱动的商业范式转型 从经验主义到实证决策: 探讨企业决策模式的历史演变,强调在VUCA时代(易变、不确定、复杂、模糊),数据驱动决策的必然性。 数据价值链解析: 详细分解从数据采集、清洗、建模、分析到最终洞察输出的全过程,明确每个环节的关键成功因素(KSF)。 构建数据文化: 成功的数字化转型首先是文化转型。本章讨论如何培养组织内部的“数据素养”(Data Literacy),打破数据孤岛,鼓励跨部门的数据协作与共享。 第二章:企业级数据治理与质量保障 数据治理框架的建立: 介绍DAMA-DMBoK等主流框架,重点阐述数据治理的组织结构、政策制定与流程设计。 数据质量管理(DQM)的实践: 探讨数据准确性、一致性、完整性和及时性在商业决策中的关键作用。通过案例分析,展示低质量数据如何导致数百万美元的决策失误。 元数据管理与数据血缘追踪: 讲解如何有效管理数据的“数据”(即元数据),确保分析师能够理解数据的来源、定义和转换路径,为分析结果提供可信度背书。 数据安全与合规性: 深入探讨GDPR、CCPA等全球数据隐私法规对企业数据管理实践的影响,确保合规性成为分析的前提。 第二部分:核心商业分析技术与建模(Core Business Analytics Techniques and Modeling) 本部分是全书的技术核心,聚焦于如何运用统计学、机器学习及优化方法来解决特定的商业问题。 第三章:描述性与诊断性分析的深度挖掘 高级描述统计的应用: 强调超越均值和标准差,利用分布形状、偏度、峰度等指标对业务数据的内在特性进行初步刻画。 时间序列基础与趋势分解: 详细介绍如何使用平滑法(如移动平均、指数平滑)和季节性分解技术,精准识别销售、流量或库存数据中的长期趋势、周期性和随机波动。 A/B测试与因果推断基础: 阐述如何设计严谨的实验(如网站改版、新定价策略),并利用统计显著性检验(t-test, 卡方检验)来科学评估干预措施的真实效果,避免混淆变量的干扰。 第四章:预测性分析:构建精准的业务预测模型 回归分析的商业应用升级: 不仅停留在线性回归,深入讲解多元回归、逻辑回归(用于分类问题)及其在信用评分、需求预测中的应用。重点讨论模型诊断和残差分析。 时间序列的高级预测模型: 引入ARIMA、SARIMA模型,并介绍如何利用外部变量(如宏观经济指标、促销活动)构建向量自回归(VAR)模型,以提高预测精度。 机器学习入门与监督学习: 介绍决策树、随机森林、梯度提升机(XGBoost/LightGBM)等在客户流失预测、欺诈检测等场景的应用,重点讲解特征工程(Feature Engineering)对模型性能的关键影响。 第五章:客户行为分析与细分策略 客户生命周期价值(CLV)建模: 介绍基于概率模型(如BG/NBD模型)和确定性模型来预测客户未来的盈利能力,指导营销预算分配。 RFM模型的高级扩展: 结合聚类分析(K-Means, DBSCAN),实现客户的动态细分,为个性化营销提供数据基础。 关联规则挖掘与购物篮分析: 应用Apriori算法,发现产品间的隐藏关联,优化店内布局和交叉销售策略。 第三部分:运营优化与决策支持系统(Operational Optimization and DSS) 本部分关注如何将分析结果嵌入到日常运营流程中,实现效率和效益的最大化。 第六章:供应链与库存优化的量化方法 运筹学基础在供应链中的应用: 介绍线性规划在资源分配、生产计划中的应用。 库存管理模型的决策点: 深入探讨EOQ(经济订货量)模型、再订货点(ROP)模型的构建与参数校准,平衡持有成本与缺货风险。 物流路径优化: 介绍启发式算法和精确算法在解决旅行商问题(TSP)和车辆路径问题(VRP)中的应用,降低配送成本。 第七章:绩效管理与商业智能(BI)仪表板设计 关键绩效指标(KPI)的科学选择与计算: 强调KPI必须与战略目标挂钩,介绍如何构建驱动性指标(Leading Indicators)而非仅仅是滞后性指标(Lagging Indicators)。 数据可视化叙事的力量: 探讨如何根据不同的受众(操作层、管理层、高管层)设计最有效的信息图表,从“展示数据”到“讲述故事”。 交互式仪表板的设计原则: 介绍如何使用Tableau、Power BI等工具构建高效的、支持下钻分析(Drill-down)的决策支持系统,使用户能够自我探索数据。 第四部分:前沿分析趋势与未来展望(Frontier Analytics and Future Outlook) 第八章:大数据环境下的分析挑战与扩展 大规模数据处理框架简介: 简要介绍Hadoop生态系统和Spark的基本概念,理解大规模数据集对传统统计方法的挑战。 文本挖掘与自然语言处理(NLP)基础: 探讨如何从非结构化数据(如客户反馈、社交媒体评论)中提取情感倾向和主题信息,辅助市场情报分析。 实时分析的构建: 介绍流式数据处理的基本架构(如Kafka, Flink)以及在欺诈监控、实时推荐系统中的应用价值。 本书不仅提供理论知识,更侧重于“如何做”。通过丰富的商业案例、详细的步骤指南以及对分析结果的批判性解读,读者将能够构建起一座坚实的桥梁,连接起冰冷的数据与炙热的商业成功。掌握这些分析引擎,是企业在数据时代保持竞争力的核心所在。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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作为一名在企业人力资源领域摸爬滚打多年的从业者,我对各种管理书籍的兴趣一直都很浓厚。最近,我偶然翻阅了一本名为《企业人力资源管理统计学》的书籍,虽然我尚未深入研读其具体内容,但仅从书名和初步的翻阅,便已激发起我对其潜在价值的强烈好奇。我必须承认,在人力资源管理日益强调数据驱动和量化分析的当下,一个能够系统阐述统计学在HR领域应用的书籍,其重要性不言而喻。我个人非常期待这本书能够解答我长期以来在数据分析和决策制定方面的一些困惑,比如如何更科学地评估员工绩效,如何更精准地预测人才流失风险,以及如何利用统计模型优化招聘流程,从而提升整体的人力资源效能。以往阅读的一些HR书籍,往往侧重于理论框架和实践案例,但对于数据背后的统计学原理和方法论的讲解却相对浅显。因此,如果《企业人力资源管理统计学》能够填补这一空白,深入浅出地剖析统计学在人力资源管理中的实际应用,那将是莫大的贡献。我特别希望这本书能够包含一些经典的统计学方法,如回归分析、方差分析、信度效度分析等,并结合具体的人力资源管理场景进行讲解,让读者能够清晰地理解这些方法是如何被应用于解决实际问题的。同时,我也期待书中能够提供一些实用的数据分析工具和软件的介绍,例如Excel的统计函数、SPSS、R语言等,并附带详细的操作指南,以便读者能够理论联系实际,亲自动手进行数据分析。总而言之,我对这本书的期待是,它能够成为我工作中不可或缺的统计学指南,帮助我提升数据分析能力,做出更明智的人力资源决策,最终为企业的发展贡献更大的价值。

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我是一名从事多年薪酬福利管理的HR,深知薪酬体系的科学设计和有效管理对于企业至关重要。《企业人力资源管理统计学》这本书名瞬间抓住了我的注意力。在实际工作中,我经常会遇到需要进行数据分析的问题,比如如何根据市场行情来制定具有竞争力的薪酬标准,如何评估不同薪酬方案的成本效益,以及如何利用统计学方法来分析员工对薪酬福利的满意度。我期望这本书能够为我提供一套系统性的方法论,让我能够更科学、更精准地进行薪酬管理。我希望书中能够详细介绍如何运用统计学知识来分析薪酬数据,例如如何进行薪酬的市场调研和标杆分析,如何通过回归分析来建立薪酬模型,以及如何运用统计图表来直观地展示薪酬结构和趋势。我特别关注的是,这本书能否提供一些关于薪酬公平性和效率性分析的统计方法,例如如何通过统计手段来衡量内部公平性和外部竞争力,以及如何评估不同薪酬激励措施对员工绩效的影响。此外,我也希望这本书能够涵盖一些在福利管理方面的统计应用,例如如何分析员工对不同福利项目的偏好,如何评估福利项目的成本效益,以及如何通过数据来优化福利方案。我渴望通过学习这本书,能够提升我在薪酬福利管理方面的专业能力,能够用数据说话,为公司制定更具吸引力和竞争力的薪酬福利体系,从而吸引和保留优秀人才。我希望这本书能够成为我在薪酬福利管理领域最权威的参考书,为我的工作提供坚实的数据支持和理论指导。

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作为一名渴望在人力资源管理领域有所建树的专业人士,我对能够提升分析能力和决策质量的书籍有着极大的需求。《企业人力资源管理统计学》这个书名,如同给我指明了一个方向。我长期以来对于如何将量化分析融入到日常的人力资源工作中感到困惑。例如,在员工敬业度调查方面,我希望能够学习如何运用统计学方法来深入分析调查结果,找出影响敬业度的关键因素,并提出有效的改进措施。在人才流失预警方面,我渴望掌握如何构建预测模型,提前识别可能离职的员工,并采取针对性的挽留措施。我希望这本书能够提供清晰的统计学理论基础,并将其与人力资源管理的具体场景相结合,例如绩效管理、培训发展、薪酬福利等。我期待书中能够包含一些常用的统计分析技术,如因素分析、聚类分析、路径分析等,并提供相应的操作指南和案例。同时,我也希望这本书能够引导我如何收集、整理和分析人力资源数据,以及如何利用统计软件来完成这些任务。我希望通过阅读这本书,能够提升我的数据敏感度和分析能力,从而能够更科学、更客观地评估人力资源管理工作的成效,并为企业的战略决策提供有力的支持。我期待这本书能够成为我职场道路上的一个重要里程碑,帮助我成为一名真正懂得用数据说话的人力资源专家。

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我是一名刚刚进入企业人力资源部门的新人,对这个领域充满了好奇和学习的热情。《企业人力资源管理统计学》这本书的书名,让我觉得它非常有价值。我了解到,在现代企业中,人力资源管理越来越依赖于数据分析,而我在这方面的知识还很薄弱。我非常希望这本书能够帮助我建立起扎实的统计学基础,并学习如何将这些知识应用到实际的人力资源管理工作中。例如,在员工的绩效评估方面,我希望能够学习如何利用统计学来确保评估的公平性和客观性,如何通过数据来识别优秀员工和需要改进的员工。在人才招聘方面,我希望能够学习如何分析招聘数据的有效性,例如不同招聘渠道的转化率,以及如何通过数据来评估候选人的匹配度。我同样希望这本书能够介绍一些实用的统计分析工具,比如Excel中的数据分析功能,或者一些基础的统计软件,并提供清晰的操作步骤和案例。我希望通过这本书,能够理解并掌握如何用数据来支持人力资源决策,例如如何通过分析员工的满意度调查数据来改进工作环境,或者如何通过分析员工的流失率数据来制定更有效的保留策略。我期待这本书能够为我打开一扇新的窗户,让我看到人力资源管理的科学性和系统性,并为我未来的职业发展打下坚实的基础。

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在当今竞争激烈的商业环境中,人力资源管理不再仅仅是事务性的工作,而是需要科学的规划和精准的执行。《企业人力资源管理统计学》这本书的书名,立刻激发了我对如何运用统计学来优化人力资源管理的浓厚兴趣。我一直认为,缺乏数据支持的人力资源管理决策是盲目的,而统计学正是连接理论与实践的桥梁。我希望这本书能够提供系统性的统计学知识,并将其巧妙地应用于人力资源管理的各个方面。例如,在招聘方面,我希望能够学习如何利用统计学方法来分析不同招聘渠道的投资回报率,如何通过统计模型来预测候选人的成功率,以及如何评估招聘流程的效率。在员工培训方面,我期待能够掌握如何运用统计学来评估培训项目的有效性,如何识别员工的培训需求,以及如何优化培训资源的配置。我更关注的是,这本书能否提供一些关于如何设计和执行人力资源研究的指导,例如如何构建研究问卷,如何收集和处理数据,以及如何运用统计软件进行分析。我希望通过阅读这本书,能够提升我的数据分析能力,能够更科学、更有效地管理人力资源,从而为企业的持续发展提供有力的人力资本支持。我期待这本书能够成为我手中一本实用的工具书,帮助我解决在人力资源管理实践中遇到的各种数据分析问题。

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作为一名经验丰富的人力资源总监,我一直在寻找能够帮助团队提升数据分析能力的书籍,以更好地支持公司的战略决策。《企业人力资源管理统计学》这本书的出现,恰好满足了我的这一需求。我深知,在人力资源管理日益专业化的今天,仅仅依靠经验和直觉已经远远不够,必须学会用数据来说话。我希望这本书能够系统地介绍统计学在人力资源管理中的应用,例如如何利用统计学来优化招聘流程,提高招聘效率和质量;如何通过统计分析来评估培训项目的投资回报率,并为员工设计更有效的培训计划;如何运用统计模型来预测员工的离职风险,并采取相应的措施来降低流失率。我特别关注书中能否提供一些实用的统计方法和工具,例如如何进行相关性分析、回归分析、因子分析等,并能够结合具体的HR场景进行讲解。我希望这本书能够帮助我的团队成员提升数据分析和解读能力,能够将统计学知识融会贯通到日常工作中,并能够基于数据做出更科学、更明智的人力资源决策。我期待这本书能够成为我们团队的“案头必备”,帮助我们更好地理解和管理人力资源,为企业的持续发展贡献更大的力量。我相信,拥抱数据驱动的人力资源管理,是我们未来发展的重要方向。

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作为一名对人力资源管理充满热情的研究生,我一直在寻找能够深化我对这一领域理解的优质读物。当我在书店的推荐区域看到《企业人力资源管理统计学》这本书时,我立刻被它所吸引。我的专业研究方向恰好是人力资源管理中的绩效评估和员工发展,而我深知,没有扎实的统计学基础,对这些领域的深入研究将难以展开。我希望这本书能够提供系统性的统计学知识,并将其巧妙地融入到人力资源管理的各个环节中。例如,在员工绩效评估方面,我希望这本书能够教会我如何运用统计学方法来消除评估过程中的主观偏见,如何设计有效的绩效指标,以及如何通过统计分析来识别高潜力人才。在人才发展方面,我期望能够学习到如何利用统计模型来预测员工的学习需求,如何评估培训项目的有效性,以及如何为员工设计个性化的发展路径。此外,我也非常关注组织行为学和员工敬业度等话题,希望这本书能够为我提供量化的研究方法,让我能够通过数据来分析影响员工敬业度的关键因素,并提出相应的管理建议。我更希望的是,这本书能够不仅仅停留在理论层面,而是能够提供大量的实际案例和研究数据,让我能够模仿和学习。例如,书中能否提供一些真实的企业人力资源数据,并指导读者如何运用统计工具进行分析,从而得出有益的结论?能否介绍一些经典的统计学在HR领域的应用案例,并对其进行深入的解读?此外,对于我们这些初学者来说,清晰易懂的语言和循序渐进的讲解方式至关重要。我希望这本书能够避免过于晦涩的数学公式,而是用更直观的方式来解释统计学概念,并提供一些可视化的图表和数据分析结果,帮助我们更好地理解和掌握。

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作为一名人力资源部门的经理,我深切体会到数据在现代管理中的重要性,尤其是在人才招聘和员工发展方面。《企业人力资源管理统计学》这本书立刻引起了我的注意,因为我一直在寻求能够将统计学原理应用于实际HR管理的方法。我希望这本书能够帮助我更科学地进行人才招聘,例如如何利用统计学来分析不同招聘渠道的有效性,如何评估候选人的匹配度,以及如何预测新员工的留存率。我期待书中能够提供一些实用的统计工具和模型,帮助我优化招聘流程,降低招聘成本,并提高招聘质量。在员工发展方面,我希望能够学习如何利用统计学来评估培训项目的效果,如何识别员工的技能差距,以及如何为员工设计个性化的职业发展路径。我尤其关注书中能否讲解如何运用统计学方法来分析员工的绩效数据,识别高潜力人才,并制定有效的激励和发展计划。我需要能够用数据来证明我的决策的有效性,例如通过统计分析来展示培训投资回报率,或者证明绩效管理系统对员工敬业度的积极影响。我希望这本书能够提供一些案例研究,展示如何在实际操作中运用统计学来解决人力资源管理中的具体问题。我期待这本书能够帮助我提升数据驱动决策的能力,使我能够更有效地管理人力资源,为企业的战略目标做出更大的贡献。我相信,一本专注于将统计学应用于人力资源管理的书籍,将是我职业生涯中一个宝贵的财富。

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作为一名即将步入职场的小白,我对企业人力资源管理的各个方面都充满了好奇,尤其是如何用数据说话,来证明自己的价值和提出有说服力的建议。当我在网上看到《企业人力资源管理统计学》这本书的书评时,我便产生了浓厚的兴趣。我了解到,人力资源管理并非仅仅是管理人,更是需要科学的分析和决策。我非常希望这本书能够为我打开一扇新的大门,让我了解如何将枯燥的数字转化为有价值的管理洞察。我特别关注这本书能否帮助我理解一些基础但至关重要的统计概念,例如均值、方差、标准差、相关性等,以及它们在人力资源管理中的具体应用。例如,如何利用这些概念来分析员工的薪酬水平,如何评估不同招聘渠道的有效性,如何理解和应用员工满意度调查的数据。我同样希望这本书能够涉及一些更高级的统计方法,例如回归分析,以便我能够预测员工的离职率,或者分析培训投入与员工绩效之间的关系。我渴望学习如何利用这些工具来量化评估人力资源工作的成果,并为公司的决策提供科学的依据。此外,我也非常期待这本书能够提供一些实用的操作指南,例如如何在Excel中进行数据分析,如何使用一些基础的统计软件。对于我这样一个刚开始接触这一领域的人来说,清晰的操作步骤和实际的练习是至关重要的。我希望通过阅读这本书,能够建立起扎实的数据分析能力,从而在未来的工作中,能够更自信地提出自己的观点,并为公司的发展做出积极的贡献。我希望这本书能够成为我职场道路上的一个得力助手,帮助我更好地理解和掌握人力资源管理的科学性。

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我是一名在人力资源领域有着数年工作经验的HRBP,我一直在思考如何将统计学更深入地应用于日常工作中,以提升工作的科学性和有效性。《企业人力资源管理统计学》这本书的书名,如同为我打开了一扇新的窗口。我希望这本书能够系统地讲解统计学在人力资源管理中的应用,尤其是在员工绩效、人才发展和组织效能方面。例如,我非常希望能学习如何利用统计学方法来更科学地评估员工的绩效,如何识别影响绩效的关键因素,以及如何通过数据分析来制定更有效的绩效改进计划。在人才发展方面,我期待能够学习如何运用统计学来分析员工的能力模型,如何识别员工的学习需求,以及如何评估培训项目的实际效果。我同样希望书中能够提供一些关于组织效能分析的统计学工具和方法,例如如何通过数据来评估员工敬业度、满意度以及组织文化的健康度,并提供相应的改进建议。我期待这本书能够提供一些实用的案例,展示如何在实际工作中应用统计学来解决问题,并能够指导我如何使用常用的统计软件来完成数据分析。我希望通过阅读这本书,能够提升我作为HRBP的专业能力,能够用数据来驱动决策,更有效地支持业务部门的发展,并为企业创造更大的价值。我期待这本书能够成为我职业生涯中一本不可或缺的参考书。

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