京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据带来人才管理升级
大数据作为一种方法论,对于传统的社会科学研究可能带来重大突破。举个例子,你知道美国哪个月份死于汽车事故的人最多吗?大数据说天气炎热的月份多,而且越是炎热死者越多。再比如,就天气较热的月份而论,一天之内的什么时间段事故最多?大数据告诉人们晚上6到9点。再比如,汽车事故与刮风下雨的相关性大吗?大数据说,不大。掌握了这样的信息,显然有助于有关部门做好社会交通管理工作,特别是找到管理的重点和规律。
由此可见,大数据肯定也能够帮助人们提升对整个社会的管理水平。对于人才管理领域来说,更是一个可以大幅度提升管理水平的良好契机。
提升教育质量
人才管理包含不同的内容,首先是人才育成。美国已经利用大数据方法建立了富有个性的“高等教育教学支持系统”。其中有种“学习分析技术”,能够通过对与学生相关的海量数据进行分析,辨别出每个学生的学习行为和学习模式。教师可以记录自己学生的学习过程,进行实时的学习情况监控。这就便于在学习的初始阶段发现哪些学生面临学习困难,或者有辍学的危险,从而因势利导,采取比较准确的帮扶措施。
众所周知,一般情况下,对于来自教师的“你听懂了吗?”的提问,人们极容易跟着大家一起回答“懂了”,其实是碍于面子,不愿意回答“不懂”而敷衍过去。但是,借助于大数据方法,教师就能够知道,哪一位学习者的习题没有做对,并没有弄懂,需要进行有针对性的辅导。
此外,基于云计算的互联网教育,已经成为一个开放性的自主学习系统,学习者可以不受时间、地点以及经济条件的限制,自主选学课程,获得自我提升。这就为学习潜力较强的学习者提供了更为广阔的学习空间,能够形成与众不同的知识结构、才能结构。
对于教育管理部门来说,如果发现哪个教授教的很多学生做作业总是出错,而且错的都在一个地方,那就说明他的教学在某个环节上存在严重缺陷,需要改进。斯坦福大学的教授已经利用这种大数据的方法,提升教育质量。可以预见,未来世界的人才育成模式,在大数据平台的支持下,将发生重大变化。
告别“猎腰”“猎脚”的无奈
在没有大数据的条件下,发现与选拔都很难做到“全信息”搜索。也就是,很可能在被选人员不够充分的情况下进行人才选拔。大数据能够帮助人们解决这个问题。从理论上讲,凡是符合条件的都可以进入选拔主体的视野。这就解决了少数人从少数人中选人的弊端。国外的猎头公司之所以能够帮助国家、企业寻找到合适的人选,就是因为它们掌握了大数据,而我们没有。因此人家在“猎头”,我们在“猎腰”“猎脚”。这样,在国际人才产业的链条分工上,我们就不得不屈居“低附加值”的下游。
此外,人才配置的关键是“人岗匹配”。就是要把最符合岗位素质要求的人,配置到他最适宜的岗位上。发达国家的人才管理研究者为了做到人尽其才、才尽其用,已经开发出各种各样的精细化的能力模型。这种模型从多种维度来描述到底什么样的人,进入这个岗位才是合适的。有的还绘出了“人才素质模型雷达图”。如果是职工人数众多的企业,一个一个地进行人工对比,无疑是一件费时费力的事情,可是,依靠大数据就能够很快实现“人岗匹配”。这种方法,对于各级各类领导班子人才配置的意义更大。因为领导班子成员配置科学与否,对于企业健康发展的作用更大。
当前,遍布全国的人才市场为实现人才科学配置起到了重要作用。但是,各地人才市场都不同程度地存在着信息不全、信息不及时和信息不对称的弊端。这些问题,也可以利用大数据方法来加以改进。例如,国内有家利用大数据的人才交流机构发现,市场上来来往往的求职人流中,有万分之一的属于在逃犯。如何防止他们危害社会是一个必须引起重视并采取相关措施的问题。
挑战传统人才研究方法
大数据的出现,必将冲击传统的社会科学研究方法。现在我们常用的“抽样调查”法,被认为是社会文明得以建立的牢固基石,应用较广。其实,它只是在技术受到限制的特定时期,解决特定问题的一种无奈方法。现在,凭借大数据我们已经可以收集过去无法收集到的信息,这么一来“样本就等于全部”。而且这样做,肯定比使用抽样调查方法得出的结论要准确得多。
迎接大数据时代,需要形成“大数据思维”。大数据不仅是一种应用性很强的实用工具,而且是一种重要的思维方法。与西方人相比,中国人在思维方面的一个重要特点就是缺少精准性。考虑问题大而化之、重定性轻定量的例子不在少数。故,胡适先生专门写有《差不多先生传》,以警戒国人。可是,就算到了今天,我们也很容易发现对当地、本系统的人才数量、质量、结构都不甚了解的人才工作者。胸中无全局,焉来好决策?所以,从这个角度看,重视大数据,也是一次思维方式的变革。每一个人才工作领导者都应该从对大数据的认识中,掌握工作重点,探索工作规律,提升人才工作的自觉性与主动性。
正如任何事情“有其利就有其弊”一样,大数据也有它的弊端。操作不当有可能侵犯公民的隐私权。国外有人在自己的网页上亮出极富个性的搞怪照片,结果在找工作时屡次被拒绝聘用,理由是这种打扮的人士是不适宜从事本公司工作的。这种做法到底对不对?可能一时难以得出结论。但是,防止大数据可能带来的负作用,确实是应该注意的。
大数据的发展趋势不可阻挡。既然如此,就应未雨绸缪提前研究,寻求对策。可以预见的是,在人才管理领域,十分需要培养一批懂得大数据,收集大数据,并且善于研究大数据,深挖大数据的专家。这种专家不仅具有较高的社会价值,而且能够承担起大幅度提升人才管理科学化水平的重任。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29