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这种模型是建立在一定的经验、逻辑和假设基础上的，并不在实践中检验是否真的正确有效，而是更注重前后的逻辑推理。但是Da 数据的核心是通过海量的数据来推测未来可能发生的事情，而不是建立因果关系。它来自于对过去实践的总结。Google可以说是使用“Big 数据”这种技术进行招聘的先驱。Google先让所有在职员工完成一份有数百个问题的问卷，然后利用big 数据 analysis得出一套数学模型，根据这套数学模型寻找合适的人才。

部分人类数据分析师。第一，工资第一重要。出来打工，主要是为了工资。我在这个职能部门工作了三年多，期间也接触了很多外部的机会。总的来说，工资不比商科分析方向差，起薪比商科数据分析差的甚至不是一点点。主要原因是:一是目前市场上这个方向的数据分析师很少，供不应求；第二，这个岗位的需求基本都是大公司。如果中国的员工人数在2000人以上，或者1000人以上处于快速扩张中，这类企业本身的薪酬也不会太差。

我将在下面的职业发展部分详细讨论这一点。但是cap这个东西，没到一定程度就不需要想太多。第二，职业发展取决于职位所属的部门。以前我在业务方向，基本上都是自己或者所在部门直线向业务老板(GM1)汇报。这种情况下，你可以在自己的岗位上一步步晋升到老板以下的最高层，整体发展趋势还是不错的。而且HR有点特殊。国内很多公司(无论是国企还是外企)都处于人力资源分析的初级阶段，定位不是那么清晰，汇报路线也比较奇怪。

Human resources数据管理技能介绍:数据反映社会发展的趋势对于企业的发展也是非常重要的，那么人力资源管理应该如何管理数据？让我们互相了解一下吧！“大数据”时代的到来，不仅让我们真切地感受到了数据信息的巨大，也启发我们去探索它的关联性。数据贯穿我们的一生。在这个大数据时代，如何更好地利用信息时代产生的大众数据为管理服务，如何利用数据创造便利和财富，已经成为不可回避的现实。

big 数据时代，人事工作将变得越来越简单高效，互联网技术的快速发展将使HR的大部分工作可以在线解决。现在，人力资源企业正在向互联网发展。比如老牌人力资源企业泛亚人力资源，在2016年推出了第一个第三方hrssc泛亚人力资源，从此HR的事务性工作都可以在线处理。同时，人力资源部门可以花更多的时间在企业的战略规划和文化建设上。

在我们的职场中，比如财务的一些数据这是显而易见的，但大多数企业主可能认为任何人都可以做人力资源管理，但答案是否定的。有些工作我们还是有很强的技术要求的，比如人力资源数据，需要用到，比如成本。人均工资成本、人均福利成本、人工费用比例、工资占收入比例等。

目前整个社会的很多领域都在经历着大数据大潮的洗礼，人力资源管理领域也不例外。商业智能工具帮助人力资源管理逐步从经验模型向依赖事实的模型转变数据；人力评估由主观的单一专家转变为基于大数据处理技术的数学模型；企业的招聘流程也在向越来越依赖社交网络和大型数据技术的方向发展，不久前，专注于“Big 数据”分析的人力资源公司“Digital Search UK”与雇主品牌咨询和招聘服务商HiAll联合推出了基于“Big 数据”的精准员工推荐模型和解决方案TalentRADAR。