数据分析在企业招聘中的应用
企业招聘问题一、背景介绍
表4 专家评分最高和最低出现频率
个指标，其中。为，
。
第二步，计算各指标的信息熵。一组数据的信息熵= -。
。得到各专家评分的其中，如果，则定义
ij
第三步，通过信息熵计算各指标的权重：，计算后得到各专家的权重如下表所示：
最后，根据各专家权重计算各应聘者的综合得分，其中得分最高的前5名应
根据各专家的相似度，对最大树进行截枝。取阀值k=0.857，将小于0.857的树枝截断得到下图：
图20.857水平下的截枝图
因此在0.857水平下，可将专家D和专家C分为一组，其他专家各为一组。
以此类推，可以得到专家聚类树图，如下图所示：
图3专家组聚类树图
从聚类树图中可以看到，当取阀值k=0.853时，可以将专家分为3组{专家丙,专家丁}、{专家乙,专家戊}和{专家甲}；当取阀值k=0.852时，可以将专家分为2组{专家乙,专家丙,专家丁,专家戊}和{专家甲}。
3. 复试考官选取
根据专家聚类分析可知，专家乙、专家丙、专家丁和专家戊可分为一组，而专家甲只能单独作为一组，同时考虑到专家甲是评分最严格的专家，因此在选取复试官时可以考虑从专家乙、专家丙、专家丁和专家戊中挑选出3位。
由于专家戊是评分最宽松的一位，因此最终选择专家乙、专家丙和专家丁作为复试考官。
互联网大数据案例分享
互联网大数据案例 手中握有数据的公司站在金矿上，挖掘用户的行为习惯和喜好，凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并对产品和服务进行针对性地调整和优化，这就是大数据的价值。 有某互联网咨询公司，其手中有大量用户行为数据，希望建立用户行为分析系统，但面临数据量大，无法做到分析的实时性。也曾组建过Hadoop团队，但基于Hive 的分析系统不够实时，且项目预算有限。 这家咨询公司后来通过Yonghong Z-Suite搭建大数据分析平台，完成了大数据量下的用户行为实时分析，那么下面就介绍下这个互联网大数据案例： 首先需要分析的数据量是90 天细节数据约50 亿条数据，硬盘存储空间10TB左右。这些数据已经存储在Hadoop上，只是Hadoop无法做到实时分析，需要将其导入到Data Mart 中。考虑到数据压缩到Data Mart中后所需存储空间会变小，10TB的数据导入到Data Mart 中会经过压缩后大致需要900G的存储空间。假设900G的数据中有1/3是热数据需要分析的，则认为系统内存量需要300G，假设每台机器有64G内存，则大致需要5台机器。于是有如下配置： 90天的50亿详细数据已经导入到Data Mart中，经过系统调优，基于这些数据做的电商用户行为分析，互联网视频分析，互联网金融网站访问分析等等都可以在秒级响应。 之后进行每日数据增量更新，并删除超过90天的数据，保存用于分析的数据为90天。
如何达到高性能计算呢？ 目前很多产品都是通过分布式并行计算来处理大数据计算，需要的技术有分布式文件系统，分布式通讯，计算任务拆解为可分布执行的分布式任务，需要库内计算等技术；另外列存储也是大数据高性能计算所需要的技术。 上述互联网大数据案例的大数据分析平台的架构 有了大数据，还要从大数据中提取价值，离不开分析工具，通过丰富的分析功能，在繁杂的数据中找到其中的价值。而大数据给分析提供了一定的挑战，需要高性能计算做支撑，才能在大数据的金矿中挖到金子。
中小企业招聘现状分析及趋势研究
中小企业招聘现状分析及趋势研究
毕业论文 课题：中小型企业招聘现状分析及趋势研究姓名： 指导老师： 班级： 日期：
目录 摘要 (4) 一、中小企业人才招聘的现状 (5) （一）管理机构和人员的设置不到位。 (5) （二）对招聘工作不够重视。 (5) （三）对岗位需要的人员缺乏正确的定位。 (5) （四）中小企业对应聘者吸引力较弱。 (5) 二、中小企业人力资源的配置现状 (6) （一）员工流动性大 (6) （二）关键岗位人员短缺 (6) （三）人力资源配置主观性 (6) 三、改进中小企业人才招聘对策 (7) （一）建立完善人力资源培训体系 (7) （二）树立招聘思维新观念、做好招聘工作 (7) （三）不断的改善企业招聘制度、流程、完善招聘计划。 (8) （四）选择合适的招聘渠道 (8) （五）建立人才后备简历库 (9) （六）重视员工的培训与发展 (9) 结论 (11) 参考文献 (12)
中小型企业招聘现状分析及趋势研究 摘要：随着经济体制改革的不断深入以及中国整体经济的迅猛发展，中小企业已经成为中国经济的重要力量，它们的发展对中国经济的未来也起着至关重要的作用。中央政府也持续的推进创新、创业，通过简政放权、税收改革等政策推动中小企业的持续发展。中小企业需要越来越多的人才，人才是企业发展中极其宝贵的能够带来价值增值的稀缺资源它体现着企业的实力决定着企业的兴亡。面对未来招聘工作的发展趋势，人力资源专业人士将面临诸多挑战。中小企业要想要在现代市场中立足、壮大、成长，必须找到人才招聘的有效方法，知道整个市场人才招聘的未来发展方向。 关键词：中小企业人才招聘现状发展趋势 随着中国经济的发展，中小企业已经成为我国经济结构中不可忽视的重要组成部分，对经济发展和维持社会稳定贡献着重要力量。人才作为企业资源核心，在企业参与市场竞争的整个过程中所起到的作用得到越来越多的重视。现今我国的民营企业，特别是中小型企业，存在着一些前天或者后天的缺陷与不足，尤其是在人力资源管理上的诸多问题，直接制约企业的生存和发展。所以人才招聘就显的极为的重要，越来越多的企业管理层及所有者正逐步的认识到人才招聘对企业发展的关键性；
人力资源在企业员工招聘中的应用
浙江迪亚服饰员工招聘管理的研究 学号：201010221064 姓名：晋芳 班级：工业102 时间：2013年12月 评分项目选题20% 格式40% 内容40% 总分得分
目录 第一章招聘员工与甄选的概述 (3) 1. 员工招聘工作对企业的意义 (3) 1.1招聘工作决定了企业能否吸纳到优秀的人力资源 (3) 第二章浙江迪亚服饰有限公司的简介 (4) 第三章浙江迪亚服饰有限公司员工招聘的管理现状 (4) 第四章浙江迪亚服饰有限公司员工招聘的现存问题 (5) 第五章对浙江迪亚服饰有限公司员工招聘管理的对策与建议. 6 总结 (7) 1合理安排工作时间、改善工作环境. (8) 2合理设计薪酬体制,充分体现劳动价值 (8) 3加强企业规范管理,提高管理人员自身素质. (8) 4关心职工生活,体现人文关心,创造培训学习与发展机会. 8 参考文献： (10)
浙江迪亚服饰有限公司员工招聘管理的研究 第一章招聘员工与甄选的概述 企业管理现代化是一项有目的的活动，它作为一项系统工程，要求系统地而不是零星地在管理中应用现代科学技术成果。作为企业人力资源管理的子系统，招聘管理的现代化同样是一项有目的的实践活动，招聘是企业获取合格人才的渠道，是组织为了生存和发展的需要，根据组织人力资源规划和工作分析的数量与质量要求，通过信息的发布和科学甄选，获得本企业所需合格人才。作为人力资源管理中的重要环节，人员招聘涉及规划、途径、组织和实施等诸多的科学规范活动来系统、持续地实现提高企业素质，增强企业活力以及提高效益。 1. 员工招聘工作对企业的意义 招聘工作的有效实施不仅对人力资源管理本身，而且对整个企业也具有非常重要的意义，这主要表现在以下几个方面： 第三，。因此，招聘工作能否有效地完成，对提高组织的竞争力、绩效，实现发展目标，均有至关重要的影响。 1.1招聘工作决定了企业能否吸纳到优秀的人力资源 人员招聘是组织提高外部竞争力的捷径。招聘工作是人力资源输入的起点，一个组织能否良性的可持续发展，关键还是人才的竞争，人才水平的素质高低直接影响组织未来发展态势。没有对优秀人力资源的吸引，企业就不可能实现对他们的吸纳，所以，招聘工作的质量直接决定着人力资源输入的质量，从这个意义上讲，招聘工作对企业今后的成长和发展具有重要的意义。 1.2 招聘工作影响着人员的流动 人员招聘是组织补充人力资源的基本途径。组织的人力资源状况时刻都处于动态的变化之中，由于组织内部人员的升迁、降职、辞职、退休、解雇、伤病、死亡等种种因素，致使组织人员的组成结构不断的变化着。因此，作为组织补充人员的基本途径，招聘成为组织的一项常项工作。 1.3人员招聘也是传播组织形象的重要工具。 德斯勒在其著作中说：“研究结果显示，公司招募过程质量的高低会明显地影响应聘者对企业的看法”。很多经验告诉我们，企业的招聘是扩大影响力和知名度、树立形象的工具。在整个招聘过程中，企业的文化、组织结构、经营理念等都得到传播，不仅使应聘者了解了企业，同时也向社会公众得到很好的展示，起到了组织形象传播的目的。
中国现代中小型民营企业员工招聘现状
中国现代中小型民营企业员工招聘现状 绪论 招聘管理一直是人力资源管理中最重要的模块，招聘作为引进人才的最主要途径，决定着未来企业发展的顺畅程度，以及企业文化的形成和巩固。随着经济体制改革的不断深入，我国社会经济生活的各个方面均发生了深刻的变化。新技术的进步，新市场的出现，大大影响了人力资源管理的各项实践。企业组织要实现长远的发展,做好员工的招聘工作是当前最首要的关键。随着人才市场的竞争日益激烈，企业也出现了不少招聘新方式，引发了一系列新的人才招聘变革。 不得不承认，招聘是一项比较复杂的工作，一方面是优秀的人才较为短缺，即使在人才市场供大于求的情况下，企业所需的某些高级管理人才、高级技术人才也是很难寻的。另一方面，识人也是一项困难的工作，通常了解技术工人需要几小时到几天，而了解企业领导者或许需要几年时间才能做出判断。因此，人力资源部能否招聘到合格的尤其是优秀的人才，成为衡量其工作成绩的主要依据。招聘又涉及到广告宣传、劳动关系的融洽程度以及与公众的广泛交流。所以，招聘又直接关系到企业树立组织形象的问题。 那么何种招聘方式是企业最佳的人才获取渠道，目前还没有定论。企业只有根据自身的情况及实际需要，才能有效地选择出最适合自己的招聘方式。在这里，我也将根据企业具体的状况及存在的问题进行分析，寻找相应的解决对策。一、人力资源招聘概述 人力资源管理的一项重要功能就是为企业获取合格的人力资源，尤其是在人才竞争日趋激烈的今天，能否吸引并选拔到优秀的人才已成为企业生存和发展的关键，人力资源的吸纳功能显得愈发重要，而这项功能正是通过招聘录用来实现
的。 （一）招聘的概念 招聘的概念：招聘是指在企业总体发展战略规划的指导下，制定相应的职位空缺计划，寻找合适的人员来填补这些职位空缺的过程。 良好的招聘活动必须达到6R的基本目标，即恰当的时间、恰当的围、恰当的来源、恰当的信息、恰当的成本、恰当的人选。 （二）招聘的意义 1．招聘工作决定了企业是否能吸纳到优秀的人力资源 2．招聘工作影响着人员流动 3．招聘工作影响着人力资源管理的费用 4．招聘工作还是企业进行对外宣传的一条有效途径 （三）招聘的原则 1．因事择人的原则。就是以事业的需要、岗位的空缺为出发点，根据岗位对任职者的资格要求来选用人员。 2．能级对应原则。由于人的知识、阅历、背景、性格、能力等各方面存在着差异，人力资源选择应量才录用，不一定是最优秀的，但要尽量选到最合适的。要做到人尽其才，用其所长。 3．德才兼备原则。在招聘选人中，必须对有才无德的人坚持不用。4．用人所长的原则。在招聘过程中，要克服求全责备的思想，树立主要看人的长处、优点的观念。知人善任，用人之长。 5．坚持“宁缺毋滥”的原则。可招可不招时，尽量不招；可多招可少招时，尽量少招。
互联网营销与大数据分析
互联网营销与大数据分析 大数据营销 大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。 大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。 大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。 大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。 多平台化数据采集：大数据的数据来源通常是多样化的，多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等数据[1]。 强调时效性[2]：在网络时代，网民的消费行为和购买方式极易在短的时间内发生变化。在网民需求点最高时及时进行营销非常重要。全球领先的大数据营销企业AdTime对此提出了时间营销策略，它可
通过技术手段充分了解网民的需求，并及时响应每一个网民当前的需求，让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告。 个性化营销：在网络时代，广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。以往的营销活动须以媒体为导向，选择知名度高、浏览量大的媒体进行投放。如今，广告主完全以受众为导向进行广告营销，因为大数据技术可让他们知晓目标受众身处何方，关注着什么位置的什么屏幕。大数据技术可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时，广告内容有所不同，大数据营销实现了对网民的个性化营销。 性价比高：和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在最大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。 关联性：大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性，由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众关注的内容，以及可知晓网民身在何处，这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。 大数据营销的实现过程： 大数据营销[3]并非是一个停留在概念上的名词，而是一个通过大量运算基础上的技术实现过程。虽然围绕着大数据进行的话题层出不穷，且在大多数人对大数据营销的过程不甚清晰。事实上，国内的很多以技术为驱动力的企业也在大数据领域深耕不辍。全球领先的大数
层次分析法在企业招聘中的应用
层次分析法在企业招聘中的应用研究 （霍浩哲——09406105） 一、问题的提出 在大力提倡人员合理流动的今天,用人单位选聘岗位人员,可以说是一件经常性的工作。不同性质的单位,不同性格的业主,在选聘员工的过程中,可能采取的方式方法各有不同,但有一点是相同的,那就是希望选用最合适的人才。那么,如何能选出最合适的人才呢? 二、层次分析法概述 T·L·Saaty等人在上个世纪七十年代提出了一种能有效地处理这类问题的实用方法,称为层次分析法。这是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。为了理性地作出决策,必须对应聘人员进行定性和定量分析,建立合理的选择方案，同时对于结构复杂的多准则、多目标决策问题，是一种有效的决策分析工具。 层次分析法具体计算步骤如下： （一）分析系统中各因素之间的关系，建立系统的递阶层次结构。将复杂问题分解。把这些元素按属性不同分成若干组，以形成不同层次。同一层次的元素作为准则，对下一层次的某些元素起支配作用，同时它又受上一层次元素的支配。 （二）构造两两比较判断矩阵。在建立递阶层次结构以后，上下层次之间元素的隶属关系就被确定了。假定上一层次的元素 C 作为准则，对下一层次的元素 A ，， A 有支配关系，我们的目的是
在准则C 之下按它们相对重要性赋予 A ，，A 相应的权重。 （三）求解判断矩阵，通过线性计算，求得判断矩阵的最大特征值λ和对应的归一化特征向量。最后还需要进行一致性检验（详细计算过程及在EXCEL表格中具体应用见——计算过程—层次分析法在企业招聘中的应用研究）。 三、人员招聘中的层次分析法应用示例 根据企业招聘理论和研究结果，在企业招聘目标的评价主要包括以下五个方面： 1、品德素质（F1） 2、文化素质（F2）。 3、身体素质（F3） 4、沟通与协调（F4） 5、创新素质（F5）。 企业招聘人员可以依据各位人才的各项评价因素的具体指标以及通过面试等环节形成的具体的个人主观评价，进行综合分析，然后按9分位（表3）排定各评价因素的优劣顺序，各个人才之间两两比较后各因素指标按优劣顺序评定价值后，构造判断矩阵。根据判断矩阵，计算各指标各人才的优劣顺序排名值，最后通过一致性检验。各个判断矩阵的一致性检验值置于表后。 表1
大数据分析技术与应用_实验2指导
目录 1实验主题 (1) 2实验目的 (1) 3实验性质 (1) 4实验考核方法 (1) 5实验报告提交日期与方式 (1) 6实验平台 (1) 7实验内容和要求 (1) 8实验指导 (2) 8.2 开启Hadoop所有守护进程 (2) 8.2 搭建Eclipse环境编程实现Wordcount程序 (3) 1.安装Eclipse (3) 2.配置Hadoop-Eclipse-Plugin (3) 3.在Eclipse 中操作HDFS 中的文件 (7) 4.在Eclipse 中创建MapReduce 项目 (8) 5.通过Eclipse 运行MapReduce (13) 6.在Eclipse 中运行MapReduce 程序会遇到的问题 (16)
1实验主题 1、搭建Hadoop、Eclipse编程环境 2、在Eclipse中操作HDFS 3、在Eclipse中运行Wordcount程序 4、参照Wordcount程序，自己编程实现数据去重程序 2实验目的 （1）理解Hadoop、Eclipse编程流程； （2）理解MapReduce架构，以及分布式编程思想； 3实验性质 实验上机内容，必做，作为课堂平时成绩。 4实验考核方法 提交上机实验报告，纸质版。 要求实验报告内容结构清晰、图文并茂。 同学之间实验报告不得相互抄袭。 5实验报告提交日期与方式 要求提交打印版，4月19日（第10周）之前交到软件学院412。 6实验平台 操作系统：Linux Hadoop版本：2.6.0或以上版本 JDK版本：1.6或以上版本 Java IDE：Eclipse 7实验内容和要求 （1）搭建Hadoop、Eclipse编程环境； （2）运行实验指导上提供的Wordcount程序； （3）在Eclipse上面查看HDFS文件目录； （4）在Eclipse上面查看Wordcount程序运行结果； （5）熟悉Hadoop、Eclipse编程流程及思想； 程序设计题，编程实现基于Hadoop的数据去重程序，具体要求如下： 把data1文件和data2文件中相同的数据删除，并输出没有重复的数据，自己动手实现，把代码贴到实验报告的附录里。 设计思路： 数据去重实例的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。具体就是Reduce的输入应该以数据作为Key，而对value-list则没有要求。当Reduce 接收到一个
互联网营销与大数据分析
互联网营销与大数据分析大数据营销，依托大数据技术的基础大数据营销是基于多平台的大量数据行大数据营销衍 生于互联网上，应用于互联网广告行业的营销方式。依托多平台的大数据采集，以及大数据技业，又作用于互联网行业。给品牌企业带来更能够使广告更加精准有效，术的分析与预测能力，高的投资回报率。大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。 大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。 大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。 多平台化数据采集：大数据的数据来源通常是多样化的，多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等[1]?。数据 [2]?：在网络时代，网民的消费行为和购买方式极易时效性强调在短的时间内发生变化。在网民需求点最高时及时进行营销非常重对此提出了时间营销策略，AdTime要。全球领先的大数据营销企业 它可通过技术手段充分了解网民的需求，并及时响应每一个网民当前
的需求，让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告。 个性化营销：在网络时代，广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。以往的营销活动须以媒体为导向，选择知名度高、浏览量大的媒体进行投放。如今，广告主完全以受众为导向进行广告营销，因为大数据技术可让他们知晓目标受众身处何方，关注着什么位置的什么屏幕。大数据技术可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时，广告内容有所不同，大数据营销实现了对网民的个性化营销。性价比高：和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在最大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。 关联性：大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性，由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众关注的内容，以及可知晓网民身在何处，这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。 大数据营销的实现过程： [3]?大数据营销并非是一个停留在概念上的名词，而是一个通过大量运算基础上的技术实现过程。虽然围绕着大数据进行的话题层出不穷，且在大多数人对大数据营销的过程不甚清晰。事实上，国内的全球领先的大很多以技术为驱动力的企业也在大数据领域深耕不辍。． 率先推出了大数据广告运营平台——云图。据AdTime数据营销平台 介绍，云图的云代表云计算，图代表可视化。云图的含义是将云计算
IT企业研发人员胜任力模型的构建及其在招聘中的应用
IT企业研发人员胜任力模型的构建及其在招聘中的应用IT企业是知识密集、技术密集的经济实体，研发人员的创造性思维与创造性劳动是IT企业成长与发展的动力源泉。当今，IT企业面临的最大难题突出表现在如何激发研发人员全力地为组织创造价值。研究发现，最直接的解决对策之一就是寻找和挖掘产生高绩效的研发人员的能力特征，构建研发人员的胜任力模型，在此基础上有针对性地选拔适合IT 企业成长和发展的优秀研发人员，并对团队成员进行合理配置，培养和发现核心人才，对研发人员进行职业发展规划。 一、胜任力与胜任力模型 自麦克里兰提出“胜任力”概念和模型以来，中西方学者纷纷提出自己对胜任力的理解。目前最具有代表性且广为人们接受的胜任力定义是Spencer提出的。Spencer(1993)认为，胜任力是指与参照效标(一般绩效或高绩效)有因果关联的个体的潜在基本特质。基本特质是指个人个性中最深层的且长久不变的部分，不仅与其工作所担任的职务有关，也可借此了解其预期或实际反应，以及影响其行为与绩效的具体表现。 胜任力模型(competency model)描述的是在组织中有效地充当一个角色所要求的与高绩效有关的知识、技能和性格特点等素质的特殊组合，这些素质是可分级的、可测评的，是能够区分绩效优秀者和绩效平平者的，通常由4"--6项素质要素构成。胜任力模型的构建是通过对胜任力的一系列具体素质的描述而确认胜任力要素的过程。 二、胜任力模型的构建与研发人员招聘的关系 (一)胜任力模型的建立对人员招聘的意义 传统的招聘选拔方式注重考察人员的外显特征，多停留在以教育背景、知识水平、技能水平和以往经验而非以能力来做出聘用的决定，没有针对难以测量的核心的动机和特质来挑选员工，而员工核心的动机和特质又不是可以通过简单的培训来解决的，所以往往会导致选拔的人员不能胜任工作。基于胜任力模型的选拔能够帮助企业找到具有核心的动机和特质的员工，避免由于人员挑选失误所带来的不良影响，减少企业的培训支出。概括起来，胜任力模型在员工招聘甄选方面的意义主要表现在以下方面：(1)给出全面的工作要求，帮助把可培训的胜任力和那些难以开发的胜任力区别开来； (2)保证更系统化的面试过程；(3)更有可能减少在达不到企业期望的员工身上进行(时间和资金)投资，更有可能雇用到具有成功潜力的员工。我们可以用图1简单表示胜任力模型与招聘甄选的逻辑关系： 由上图可以看出，胜任力模型主要用在图中被方框框起来的环节，即培训测评师，使其了解目标岗位的胜任力模型并根据岗位胜任力模型设计测评题库，然后由这些测评师用胜任力模型去“确定候选人”与“甄选人员”。 (二)研发人员工作特点分析 IT企业中的研发人员是一个特殊的群体，他们的工作特点与其他系列的员工相比有很大的区别： 1.具有相应的专业特长和较高的个人素质。 2.具有实现自我价值的强烈愿望 3.具有很高的创造性和自主性 4.工作选择上具有高流动性。 5.研发人员是IT企业发展的灵魂。 为此，IT企业必须形成良好的选人机制，应用胜任力模型这个统一标准，在企业内部为研发人员搭建良好的职业生涯通道，同时从企业外部寻找到企业需要的研发人才，为研发团队的成长和发展提供保障。 三、研发人员胜任力模型体系的构建 下面以某IT企业C公司为例，研究研发人员胜任力模型构建的问题(这里所针对的研发人员不包括带有管理性质的各研发分部门经理和项目经理)。C公司是一家专注于信息技术产品的研究开发和产业化的IT公司，也是国内最早从事TD—SCD—MA移动终端研发的单位之一。C公司首批参与我国TD—SCDMA标准的制定工作，为我国提出的第三代移动通信标准被确定为国际三大主流标准之一做出了积极贡献，因此获得了国家科学技术进步二等奖。C公司现有员工近1000人，90％具有本科及其以上学历，从事研发的人员有300余人。C公司是典型的IT企业，C公司研发人员的胜任力模型，在IT企业也具有很好的代表性和可参考性。C公司构建的研发人员胜任力模型如下(见表1)。 四、该模型在招聘中的应用 (一)设计测评方案
中小企业招聘现状分析及趋势研究
毕业论文 课题：中小型企业招聘现状分析及趋势研究 姓名： 指导老师： 班级： 日期：
目录 摘要 (3) 一、中小企业人才招聘的现状 (3) （一）管理机构和人员的设置不到位。 (3) （二）对招聘工作不够重视。 (3) （三）对岗位需要的人员缺乏正确的定位。 (4) （四）中小企业对应聘者吸引力较弱。 (4) 二、中小企业人力资源的配置现状 (4) （一）员工流动性大 (4) （二）关键岗位人员短缺 (4) （三）人力资源配置主观性 (5) 三、改进中小企业人才招聘对策 (5) （一）建立完善人力资源培训体系 (5) （二）树立招聘思维新观念、做好招聘工作 (5) （三）不断的改善企业招聘制度、流程、完善招聘计划。 (5) （四）选择合适的招聘渠道 (6) （五）建立人才后备简历库 (6) （六）重视员工的培训与发展 (6) 结论 (7) 参考文献 (8)
中小型企业招聘现状分析及趋势研究 摘要：随着经济体制改革的不断深入以及中国整体经济的迅猛发展，中小企业 已经成为中国经济的重要力量，它们的发展对中国经济的未来也起着至关重要的作用。中央政府也持续的推进创新、创业，通过简政放权、税收改革等政策推动中小企业的持续发展。中小企业需要越来越多的人才，人才是企业发展中极其宝贵的能够带来价值增值的稀缺资源它体现着企业的实力决定着企业的兴亡。面对未来招聘工作的发展趋势，人力资源专业人士将面临诸多挑战。中小企业要想要在现代市场中立足、壮大、成长，必须找到人才招聘的有效方法，知道整个市场人才招聘的未来发展方向。 关键词：中小企业人才招聘现状发展趋势 随着中国经济的发展，中小企业已经成为我国经济结构中不可忽视的重要组成部分，对经济发展和维持社会稳定贡献着重要力量。人才作为企业资源核心，在企业参与市场竞争的整个过程中所起到的作用得到越来越多的重视。现今我国的民营企业，特别是中小型企业，存在着一些前天或者后天的缺陷与不足，尤其是在人力资源管理上的诸多问题，直接制约企业的生存和发展。所以人才招聘就显的极为的重要，越来越多的企业管理层及所有者正逐步的认识到人才招聘对企业发展的关键性； 一、中小企业人才招聘的现状 （一）管理机构和人员的设置不到位。 中小企业在其人力资源配置角色的担当上,不像大企业那样归属清晰,有独立的人力资源配置部门担当。大部分中小企业在部门设置的时候由于种种原因的考量并没有单独设置人力资源部，而是由办公室或行政部等其它部门进行兼任。企业对人力资源管理与开发工作的重视性不够，忽略了人力资源部是现代企业架构中不可或缺的重要组成部分，为企业正常、有序的发展提供了必要的支持。 家族企业在中小企业中占有很大一部分比例，家族企业的最大特点就是家族性，从而对人员招聘和管理都体现出一种主观性——家族成员得到管理位置。这种主观性严重制约企业发展，甚至威胁到企业正常生存。 （二）对招聘工作不够重视。 现今大学生的数量每年都在增加，造成了人才市场上求职者供大于求的现象；相当多的中小企业错误的认为招聘是一种简单的的工作，导致招聘较为随意，更多时候是在人手紧缺或者人员大规模流失的情况下仓促进行招聘，
浅析企业招聘中存在的问题及对策精选版
浅析企业招聘中存在的 问题及对策 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】
浅析企业招聘中存在的问题及对策 摘要 市场的竞争归根到底是人才的竞争，企业经营战略的各个阶段都必须要有合格的人才作为支持。招聘工作是企业人力资源管理活动的一个基础性环节，它是企业获取高素质人才的主要途径，招聘工作的好坏关系到企业的生存和发展。本文从招聘对企业的重要性，招聘与人力资源管理的关系出发，浅析我国现在企业招聘中存在的种种问题，并以西方人力资源管理理论为指导，具体阐明了针对企业人才招聘中存在问题的解决对策，对提高企业人才招聘工作的绩效进行了建议性思考，为企业的招聘工作提供了可以参考的理论依据。 关键词：招聘人力资源管理问题对策 一、引言 （一）招聘对企业的重要性 比尔.盖茨曾经说过:“如果把我最优秀的20名雇员拿走。那么微软将会变成一个不起眼的公司。”在一定意义上招聘工作是企业经营活动成功的关键因素之一。然而众多企业却忽略了招聘这一环节，更不用说招聘中的细节问题，其结果是一方面企业招到人才的难度越来越大，另一方面招聘不到合适的人才。企业注重招聘工作，招聘到合适的人才对企业来说有重要的意义。可以概括为以下几点： （1）是组织补充人力资源的基本途径。组织的人力资源状况处于变化之中。组织内人力资源向社会的流动、组织内部的人事变动（如升迁、降职、退休、解雇、死亡、辞职等等）等多种因素，导致了组织人员的变动。同时，组织有自己的发展目标与规划，组织成长过程也是人力资源拥有量的扩张过程。这就意味着组织的人力资源是处于稀缺状态的，需要经常补充员工。因此，通过市场获取所需人力资源成为组织的一项经常性任务，人员招聘也就成了组织补充人员的基本途径。 （2）有助于创造组织的竞争优势。现代的市场竞争归根到底是人才的竞争。一个组织拥有什么样的员工，就在一定意义上决定了它在激烈的市场竞争中处于何种地位——是立于不败之地，还是最终面临被淘汰的命运。但是，对人才的获取是通过人员招聘这一环节来实现的。因此，招聘工作能否有效地完成，对提高组织的竞争力、绩效及实现发展目标，均有至关重要的影响。 (3)有助于组织形象的传播。据德斯勒在其着作中介绍，“研究结果显示，公司招募过程质量的高低会明显地影响应聘者对企业的看法”。许多经验表明，人员招聘既是吸引、招募人才的过程，又是向外界宣传组织形象、扩大组织影响力和知名度的一个窗口。应聘者可以通过招聘过程来了解该企业的组织结构、经营理念、管理特色、企业文化等。 (4)有助于组织文化的建设。有效的招聘既使企业得到了人员，同时也为人员的保持打下了基础，有助于减少因人员流动过于频繁而带来的损失，并增进组织内的良好气氛，如能增强组织的凝聚力，提高士气，增强员工对组织的忠诚度等。同时，有效的招聘工作对人力资源管理的其他职能也有帮助。 (二)人力资源管理与企业人才招聘 人力资源管理是一个企业的核心功能之一。在激烈的市场竞争中,没有适当的人员组织就很难进一步发展并保持企业的竞争力。然而,作为这一管理的第一步—招聘选拔
大数据时代,互联网数据分析及内容调整
大数据时代，互联网数据分析及内容调整 互联网大数据时代，企业也应对该时期做出全面的分析，提供更优秀的数据分析。在庞大的数据库面前，找到自己需要而且有用的数据极为困难，但是如果，知道解决问题的方法，对于一个企业来说，则会变得极为简单。互联网大数据时代，必须做到快速调整、信息精准、周全稳定三方面，一是为了在该阶段迅速的做出整合调整，二也是为了信息安全，保证数据的稳定。 在大数据时代，数据如无穷的宝藏，取之不尽、用之不竭，可以在这些数据基础上进行不断地创新。对于数据的运用，几乎没有止境，即使我们从数据挖掘中获得了一定收益，但其真实价值仿佛悬浮在海洋中的冰山，看到的还只是冰山一角，绝大部分隐藏在表面之下。 对于大数据的挖掘是一个持续的过程，数据的价值也会被不断地从深层予以挖掘。在大数据时代，企业在制定营销策略时，要遵从以下三个准则： 1、快速调整。在互联网大数据时代，网民的行为是快速动态变化的，这就要求企业借助数据分析，需要快速进行营销的动态调整，以快速顺应这种变化，及时作出营销策略的调整。其中，企业一方面要引导消费行为，另一方面要借助口碑，提升品牌和企业的传播力度；
2、信息精准。大数据的价值在于能准确记录消费者的信息轨迹，从而取消费者真实的行为、态度以及对于信息的反应，能够准确定义消费群体、信息接触点，准确低知道营销动作。所以，利用数据的准确性，不仅要注重消费者信息接触点是否准确，更要向消费者推送准确的内容、诉求和信息给消费者。这便是我们多次提及的“营销要精准化”。平时，企业所制定的营销策略，实施的结果往往是引起气消费者的反感，这里面除了广告推送频率不当，还有一个重要原因是营销策略不精准； 3、周全稳定。大数据的海量一方面给营销者提供了获取消费者真实行为的便利性，另一方面，消费者动态的行为变化也为企业造成困扰。这是因为信息周期太短，需要企业在利用数据的时候必须要做到稳定，以免为了应付突发的信息不能考虑周全而犯更多的营销错误。要做到这点，就需要企业能够合理理清信息的真假，合理地利用口碑。 大数据营销时代是未来企业营销的大趋势。作为企业，应该如何管理和应用这些大数据，并努力控制隐私和公共空间的边际界限，制定更切合实际的营销策略，则是每个企业都要面临的问题。 在大数据时代，营销的大数据色彩越来越浓。传统互联网时代用过的多种营销，包括事件营销、电子邮件营销、社交化营销等，也都
企业文化在招聘中的应用
企业文化在招聘中的应 用 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】
企业文化在招聘中的应用企业文化理念是企业文化的核心内容。企业文化理念通常可分为两部分：一是核心理念，主要包括使命、愿景、核心价值观、企业精神等等；二是管理经营理念，具体可细分为营销理念、研发理念、安全理念、质量理念等等。有些理念是从宏观角度提炼的，表达了企业的基本立场和理想；也有些理念是从微观角度提炼的，对个人的具体行为有一定的指引意义；也有些理念则宏观、微观兼具。由于宏观与微观角度的差异，文化理念在应用时需要有不同的处理策略。下文我们将以T公司核心理念为例，从宏观和微观两个角度，简要介绍如何根据文化理念设计面试题目，进行面试评估以及进行企业文化契合度分析。 一、宏观角度的文化理念应用策略 企业使命和愿景通常是从宏观角度提炼的。使命是指企业存在的价值，愿景是指企业的目标。员工认同的企业使命和愿景是激励员工把组织的事业当成个人事业的重要动机。因此，对应聘者进行使命和愿景的契合度考察对于企业寻找同舟共济的员工以及建立组织凝聚力非常重要。 从宏观角度提炼的文化理念，应用于招聘时，主要有两种方法：一是基本观点考察法；二是关键词考察法。 基本观点考察法
基本观点是指企业基于使命、愿景等文化理念形成的基本判断、观点和决策原则。基本观点考察法，即考察应聘者对相关基本观点的意识、认识和理解是否与企业一致，从而推断应聘者对企业相关文化理念的认可度和理解程度。 T公司对于其使命“振兴民族工业，服务能源行业”有这样一个基本观点：确保国家能源工业安全是企业重大决策的根本出发点。基于此观点，我们就可以设计面试题目了： 直接提问： 对T公司这样的国有企业来讲，您认为企业管理经营决策的最根本的原则是什么 情景测试： 公司产量供不应求，无法满足所有客户的需求。在这种情况下，有人认为，国外市场的利润空间比国内市场要大，应优先供应国外市场，为公司增收创效；也有人认为，应优先供应国内市场，保障国内客户正常的生产，保障国家能源工业安全。如果您是决策者，您将如何处理 面试官可以根据应聘者与公司基本观点的符合程度进行评估打分： 表（一）面试评估表
《大数据分析方法与应用》教学大纲
《大数据分析方法与应用》课程教学大纲 课程代码：090542008 课程英文名称：Big Data Analysis: Methods and Applications 课程总学时：40 讲课：40 实验：0 上机：0 适用专业：应用统计学 大纲编写（修订）时间：2017.6 一、大纲使用说明 （一）课程的地位及教学目标 本课程是应用统计学专业的一门专业课，通过本课程的学习，可以使学生学会选用适当的方法和技术分析数据，领会大数据分析方法和应用，掌握复杂数据的分析与建模，使学生能够按照实证研究的规范和数据挖掘的步骤进行大数据研发，为就业与继续深造打下必要而有用的基础。 （二）知识、能力及技能方面的基本要求 1.基本知识：掌握数据挖掘流程、随机森林树的回归算法、基于预测强度的聚类方法、朴素贝叶斯分类、高维回归及变量选择、图模型等。 2.基本能力：要求能在真实案例中应用相应的方法。 3.基本技能：掌握复杂数据的分析与建模。 （三）实施说明 1. 本大纲主要依据应用统计学专业2017版教学计划、应用统计学专业专业建设和特色发展规划和沈阳理工大学编写本科教学大纲的有关规定并根据我校实际情况进行编写的。 2. 课程学时总体分配表中的章节序号在授课过程中可酌情调整顺序，课时分配仅供参考。打“*”号的章节可删去或选学。 3. 建议本课程采用课堂讲授、讨论相结合的方法开展教学，通过讨论等方式强化重点，通过分散难点，使学生循序渐进的掌握难点。 4．教学手段：建议采用多媒体等现代化手段开展教学。 （四）对先修课的要求 本课程的先修课程：应用多元统计分析。 （五）对习题课、实践环节的要求 通过案例讲解算法，鼓励学生演示分析思路和分析收获，使学生有机会诊断问题，并学会选用适当的方法和技术分析数据。 （六）课程考核方式 1．考核方式：考查 2．考核目标：在考核学生基础知识、基本技能，基本能力的基础上，重点考核学生的分析能力、解决实际问题能力。 3．成绩构成：本课程由平时成绩和结课报告的质量评定优、良、中、及格和不及格。 （七）参考书目: 《大数据分析：方法与应用》，王星编，清华大学出版社，2013. 二、中文摘要 《大数据分析方法与应用》是高等学校应用统计学专业的一门选修的专业课。本课程着重介绍了统计学习、数据挖掘和模式识别等领域的各种大数据分析方法。课程主要内容包括大数据分析概述、数据挖掘流程、随机森林树、基于预测强度的聚类方法、贝叶斯分类和因果学习、高
中小企业人才招聘的现状
中小企业人才招聘的现状 1、人力资源管理机构和人员的设置不到位 企业对人力资源管理与开发工作的重视性不够，忽略了人力资源部是现代企业架构中的重要组成部分，为企业正常、有序的发展提供了必要的支持。专门的人力资源管理人员，即使有，其日常工作也仅仅局限于管管档案、工资和劳保等，按照“静态”的、以“事”为中心的传统人事管理模式进行工作，没有行使到人力资源管理应尽的职责。 2、对招聘工作不够重视 对他们而言，招聘更多的时候是一种应急措施,而不是企业人力资源管理与开发工作的需要。另一方面，近几年来高校连续扩招，民办高校的陆续出现致使应往届毕业生人数急剧上升，导致人力资源市场上出现供过于求的现象。所以不少中小企业错误认为招到一个合适的人非常容易，反映在招聘工作中，思想上不重视，准备不充分，缺乏科学性、系统性，结果往往导致招聘工作以失败告终。 3、招聘渠道相对单一 人才招聘的渠道有很多种：现场招聘会、劳动力市场、网络招聘、猎头公司、校园招聘、平面广告招聘、内部选拔、熟人推荐等等，每种招聘方式都有其特定的优缺点以及人才储备的倾向性。例如，技术工人和一般办事人员可以到劳动力市场进行招聘，专业技术人员可以进行校园招聘相关专业的毕业生，中高级专业人才则可委托猎头公司进行物色。大多数中小企业仍多采用参加现场招聘会、到劳动力市场招聘、熟人推荐等传统的招聘方式，没有充分利用不同的招聘渠道，无形中减少了人才选择的范围，造成了一定的局限性。 综上所述，招聘难，这是一个不争的事实，它就像一个迷局、一个困局，困扰着大多数的中小企业。那么这时候，就需要一个招聘渠道全面、人才信息质量高、人才匹配度高的招聘方式，那就是“定制招聘”，“定制招聘”是就职人才网为广大客户提供的具有创新意义的招聘服务，是客户在招聘这个困局中的一个新的解决方案。不但人才流量可以保证及时的供应，人才的匹配度和质量也是大大提升的。希望“定制招聘”的理念可以早一些被更多企业所认识和接受！
大数据处理技术的总结与分析
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。