人力资源数据分析：人工智能时代的人力资源管理

推荐语译者序
第1章 什么是数据驱动型人力资源管理？
数据驱动或智能化人力资源管理的兴起
人力资源管理团队如何智能化地使用数据
数据怎样改变了人力资源管理职能
简谈自动化
如何使用本书

第2章 智能化（超级智能化）人力资源管理的演化
数据爆炸
物联网（IoT）的介绍
深入研究机器学习、深度学习和人工智能
对人力资源管理意味着什么
超级智能化人力资源管理已至
于是乎，将来还需要人力资源管理团队吗？

第3章 数据驱动战略：为更加智能化的人力资源管理创建经营案例
任何事物始于战略
何处出发：将人力资源战略与更宽广的组织目标相连接
创建“一页计划”或“智能战略板”，来昭告你的数据策略
弄清楚如何*好地使用数据
理解数据的四个层次
创建数据战略：询问正确的问题
为数据驱动型人力资源管理提供经营案例
回到你未来的战略

第4章 利用数据爆炸：识别人力资源相关数据的关键来源
区分不同类型的数据
识别人力资源相关数据
寻找和收集所需数据
确定*有效的数据类型

第5章 数据驱动型人力资源管理工具：通过人力资源分析将数据转化为洞察力
*的分析技术
关键的人力资源分析
结合分析获得*好的结果
将数据和分析转化为洞察力
将从数据中得到的洞察力进行交流并可视化

第6章 潜在缺陷：数据的隐私、透明度和安全
了解你拥有的数据
棘手的数据隐私问题
针对道德问题和数据透明度的考量
关注安全性和数据保护
整合关键点并形成良好的数据治理

第7章 数据驱动的招聘
提升雇主品牌力量
发现*的招聘渠道
识别和评估*适合公司的人才

第8章 数据驱动员工敬业度
为什么改变员工敬业度的时机已经成熟
确定员工满意度——你的员工有多快乐？
衡量和提高员工保留率
数据驱动的薪酬和福利

第9章 数据驱动的员工安全和健康
通过数据和分析提高员工安全性
提高员工福利和健康水平
关注数据驱动的员工安全和健康的潜在负面因素

第10章 数据驱动的学习与开发
数据如何积极地颠覆中小学和大学的教育
介绍L&D的数字化转型
识别和缩小学习中的差距
提供数据驱动的L&D
衡量学习者的工作方式及L&D对绩效的影响
*前沿：将VR和AR整合到L&D中
看看数据驱动的L&D的缺点

第11章 数据驱动的绩效管理
在我们出发前先警告一句
体育世界的经验
智能化地衡量员工绩效
智能化地考核员工绩效
考虑潜在的反作用力
亚马逊的经验：如何不去处理人员监控和评论
UPS的经验：如何在不疏远员工的情况下提高绩效
适合组织的六个*实践技巧

第12章 数据驱动型人力资源管理的未来
未来人力资源管理团队面临的挑战
数字化转型将如何改变所有职场
每个人力资源管理团队应该认识到的关键数据和技术趋势
记住，这一切始于战略

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