大数据与人才的发现评价_数据分析师考试
目前,对于什么叫大数据,以及大到什么程度才叫大数据,数据科学家的认识还未统一。有一种意见认为,在不同的领域应该有所不同。但是,大数据有几个特征是明显的:一是“非样本”而是全部,二是“非结构”且组成复杂,三是时时刻刻变动不息。按照这样一种精神来观察人才工作,笔者认为是可以在以下三方面,对人才发现评价方面有所推进。
筛选发现人才
全世界每天都有大量学术论文发表,因此,把他们集中起来分类录入就不是一件难事。为了从中选拔出优异者,可以让同行专家投票,也可以采取别的替代方法。于是,美国科学家想到了“科学论文引用率”。就是考察科学论文被他人引用的状况,又叫作“引用指数法”。这个方法的产生与持续,确实帮助世界科学界筛选评价出不少杰出科学家,因此风行至今。
海量的论文,到底哪一篇创新性强、学术影响大?把它找出来,并不是一件容易之事,人们动脑筋把这个问题解决了。论文引用这个事情虽然近期遭到一些诟病,但并非方法本身,而是操作问题。就方法而言,还是科学可行的。
最近,国际知名的汤森路透公司,就是利用这种方法准确筛选而发现诺贝尔奖花落谁家的。汤森路透的专家说,他们的方法就是凭借大数据。只要打开汤森路透公司的网站,你就可以看到不少各种各样的人才排行榜,分专业、分行业,分区域,分国家。
选出各行各业的优秀人才,并且将他们按照一定的规则排队,是一件意义重大的事情,是人才工作领导部门的一项基本功。例如,通过它可以帮助我们找到有限资金的资助重点,而不至于“到处撒一些胡椒面”,不仅能够提升资金的使用效率,而且避免了人情关系。
汤森路透公司称,利用大数据方法,他们成功预测也就是发现了去年的8位诺贝尔奖获得者,准确率高达8/11,也就是72.7%。
比较锁定人才
在美国,不少人喜欢看棒球。如何组织好一支棒球队就成为一种学问。比利·比恩是一位棒球队的经理,自然常常思考这个问题。一般经理寻找优秀球员都依靠猎头公司,他则不然,他是找来一位统计学家前来帮忙,而且尽量将球员的各种能力数据化,并以此作为衡量球员的唯一标准。
可以想到,不同的棒球经理对于什么叫“优秀”都有自己的独特理解。比利·比恩则通过他与统计学家共同研制的这套计算机程序和数学模型,专门寻找那些实际价值被低估了的球员,目的是实现最高的“投入产出比”。这么一来,他做到了以有限的投资,寻找最适宜的人才,终于创下了美国历史上职业棒球大联盟连胜20场的空前纪录。
大数据专家认为,比利·比恩是靠胜人一筹的人才评价软件提升了找寻精度,打败众猎头而以智取胜的。可见,就是依靠同一种原理方法,也有评价技术与思路的高低优劣之分。
排序评价人才
大数据特别重视事物的相关性。这种相关,可能距离较远,也可能距离较近。最近面世的两本新书《唐诗排行榜》与《宋词排行榜》,我认为就是利用了大数据原理而实现诗歌排行的新尝试。虽然书名叫作诗词的排行榜,实际上,也对诗家、词家做出了排队。
众所周知,对于唐诗宋词,人各有爱。有人喜欢李白的浪漫,有人热爱杜甫的现实;有人称赞辛弃疾的豪放慷慨,有人偏爱李清照的婉约多情。也就是说,诗词界没有最高法院,不好评论高低上下。但是,从古至今,人们不住地吟诵评论,总有一个名次之分把?于是有人开始采用新的数学统计方法进行研究,以上两本专著就是凭借方法创新实现的产品创新。
评价者采用了四个方面的数据:历代选本入选唐诗的数据、历代点评唐诗的数据、20世纪研究唐诗论文的数据,以及文学史著作选介唐诗的数据。此外,还参考了网络连接的唐诗数据。数据采集后,研究者进行了加权处理以及标准化处理,通过数学变换消除各项指标量纲的差异。这么一来,就可以得到一个计算公式,而后通过计算机自动计算出每首诗的综合得分。这样,位居前一百名的唐诗名篇就排列出来了。结果,高居榜首的是崔颢的《黄鹤楼》。第二至第五名分别为王维的《送元二使安西》,王之涣的《凉州词(黄河远上)》,王之涣的《登鹳雀楼》,杜甫《登岳阳楼》。前10名内出现了柳宗元、孟浩然、常健、王勃、李白的名篇。但是,如果全面仔细观察,在这100首唐诗之内,按出现的诗歌篇数排队,杜甫、王维和李白高居前三。
这告诉我们,按最负盛名的诗歌排队,崔浩、王维、王之涣依次排列,但按照最负盛名的诗人排队,却成了杜甫、王维、李白遥遥领先。本来是要排行唐诗的,一转身,诗歌创作人才的排行也自然呈现出来了,这是因为二者具有很高的相关性。我想说的是,这种排序方法,对于各行各业的人才发现评价具有相当的启发意义。
结语:人才发现与评价的方法途径大致有三:成果鉴定法、同行认可法、大数据法。以上我们是从大数据思维的角度,对人才发现评价进行了一些初步探讨。限于对大数据的理解不够,很可能没有把问题讲清楚。但是,我们从中能够感受到的是,运用大数据方法发现评价人才,需要的是三种能力:计算机云计算技术能力,数据收集与挖掘能力,还有实施人才管理能力。三种能力密切配合方能发挥作用,达到目的。人才发现与人才评价是既一分为二又合二为一的。只有发现了人才,才能实施评价,而发现者又总是具有一定衡量标准的。社会生活实际中,人才是有“潜显”之分,能够通过不同方法发现“潜人才”,才是可贵的真本事。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
“最近复购率一直在下降,我们的营销力度不小啊,为什么用户还是走了?” “是不是广告投放的用户质量不高?还是我们的产品问题 ...
2025-02-21以下文章来源于数有道 ,作者数据星爷 SQL查询是数据分析工作的基础,也是CDA数据分析师一级的核心考点,人工智能时代,AI能为 ...
2025-02-19在当今这个数据驱动的时代,几乎每一个业务决策都离不开对数据的深入分析。而其中,指标波动归因分析更是至关重要的一环。无论是 ...
2025-02-18当数据开始说谎:那些年我们交过的学费 你有没有经历过这样的场景?熬了三个通宵做的数据分析报告,在会议上被老板一句"这数据靠 ...
2025-02-17数据分析作为一门跨学科领域,融合了统计学、编程、业务理解和可视化技术。无论是初学者还是有一定经验的从业者,系统化的学习路 ...
2025-02-17挖掘用户价值本质是让企业从‘赚今天的钱’升级为‘赚未来的钱’,同时让用户从‘被推销’变为‘被满足’。询问deepseek关于挖 ...
2025-02-17近来deepseek爆火,看看deepseek能否帮我们快速实现数据看板实时更新。 可以看出这对不知道怎么动手的小白来说是相当友好的, ...
2025-02-14一秒精通 Deepseek,不用找教程,不用买资料,更不用报一堆垃圾课程,所有这么去做的,都是舍近求远,因为你忽略了 deepseek 的 ...
2025-02-12自学 Python 的关键在于高效规划 + 实践驱动。以下是一份适合零基础快速入门的自学路径,结合资源推荐和实用技巧: 一、快速入 ...
2025-02-12“我们的利润率上升了,但销售额却没变,这是为什么?” “某个业务的市场份额在下滑,到底是什么原因?” “公司整体业绩 ...
2025-02-08活动介绍 为了助力大家在数据分析领域不断精进技能,我们特别举办本期打卡活动。在这里,你可以充分利用碎片化时间在线学习,让 ...
2025-02-071、闺女,醒醒,媒人把相亲的带来了。 我。。。。。。。 2、前年春节相亲相了40个, 去年春节相亲50个, 祖宗,今年你想相多少个 ...
2025-02-06在数据科学的广阔领域中,统计分析与数据挖掘占据了重要位置。尽管它们常常被视为有关联的领域,但两者在理论基础、目标、方法及 ...
2025-02-05在数据分析的世界里,“对比”是一种简单且有效的方法。这就像两个女孩子穿同一款式的衣服,效果不一样。 很多人都听过“货比三 ...
2025-02-05当我们只有非常少量的已标记数据,同时有大量未标记数据点时,可以使用半监督学习算法来处理。在sklearn中,基于图算法的半监督 ...
2025-02-05考虑一种棘手的情况:训练数据中大部分样本没有标签。此时,我们可以考虑使用半监督学习方法来处理。半监督学习能够利用这些额 ...
2025-02-04一、数学函数 1、取整 =INT(数字) 2、求余数 =MOD(除数,被除数) 3、四舍五入 =ROUND(数字,保留小数位数) 4、取绝对值 =AB ...
2025-02-03作者:CDA持证人 余治国 一般各平台出薪资报告,都会哀嚎遍野。举个例子,去年某招聘平台发布《中国女性职场现状调查报告》, ...
2025-02-02真正的数据分析大神是什么样的呢?有人认为他们能轻松驾驭各种分析工具,能够从海量数据中找到潜在关联,或者一眼识别报告中的数 ...
2025-02-01现今社会,“转行”似乎成无数职场人无法回避的话题。但行业就像座围城:外行人看光鲜,内行人看心酸。数据分析这个行业,近几年 ...
2025-01-31