面向互联网企业的HR大数据分析及可视化探索

摘要

最近5年以来，中国互联网企业迎来了黄金发展期，而人才早已成为互联网企业最核心的资产；基于传统人力资源管理模式，对于人事管理动作的评估、预测在实际操作过程中已显得捉襟见肘，急需创新的方式来解决问题。而近些年来，大数据分析处理技术的逐渐成熟，给HR管理变革带了一种全新的途径。
　　HR大数据分析，根据对互联网公司的HR管理特点完成相关HR数学模型的建立，在此过程中会涉及到 HR Profile原始数据仓库的建立及数据清洗、NLP自然语言处理、构建大数据分析及预测模型、大规模机器学习等多种前沿领域知识，属于跨学科的课题。通过建立专门的基于RASCH模型的复合数据预测模型，结合有监督的样本学习，从而构建逼近真实结果并符合互联网企业特点的HR管理分析及预测结果的数据分析数学模型。在课题研究过程，受到个别HR样本数据失真、数据分析维度缺失引起的模型失真、自然语言分析及机器学习的等前沿技术难度的影响，可能会对课题提出了较大的挑战。
　　针对HR管理数据分析结果的分散、多维及大量非数值的具体特点，通过对分析数据应用信息可视化技术，能够更好的帮助人们理解和分析数据。信息可视化技术在HR管理领域的应用，是数据可视化技术在企业HR管理及大数据领域的创新。借助图形化的手段，让用户以直观交互的方式实现对数据的观察和浏览从而发现数据中隐藏的特征、关系和模式，从而助力HR的精细化管理,进而支撑互联网企业战略的高效执行。

目录

声明

第一章 引言

1.1 课题来源

1.2 课题背景

1.2 课题国内外研究综述

1.3 本论文主要研究内容

第二章 互联网企业人力数据分析研究

2.1 企业人力资源管理体系

2.2 互联网企业人力资源三支柱管理模式

2.3 企业员工画像数据分析模型

2.4 基于RASCH模型的复合数据预测数学模型

2.5 本章小结

第三章 互联网企业人力资源数据分析系统设计

3.1 需求分析

3.2 分析模型体系结构设计

3.3 数据分析模型的系统设计

3.4 非结构化数据分析设计（面试评估为例）

3.5 数据可视化

3.6 系统测试设计

3.7 本章小结

第四章 数据分析预测系统的实现和应用结果

4.1 系统实现环境

4.2 软件技术

4.3 关键技术及程序

4.4 人力资源数据仓库构建

4.5 人力资源数据分析结果可视化展示

4.6 本章小结

第五章 结论与展望

5.1 结论

5.2 研究的不足与愿景

参考文献

致谢