大数据与人才的发现评价
2024年中国5G人才需求大数据报告
摘要：本报告基于广泛的市场调研和数据分析，对2024年中国5G人才需求进行了全面的分析和预测。
报告发现，在5G技术的快速发展和商业化推广的背景下，中国5G行业对人才的需求将呈现持续增长的趋势。
报告认为，到2024年，中国5G行业将需要大量的高素质人才来满足技术创新和商业应用的需要。
然而，目前5G人才的供给短缺，存在一定的人才缺口。
为此，报告建议加强5G人才培养和引进，提升相关专业教育水平和科研能力，以满足中国5G行业的快速发展和技术创新。
一、背景随着技术的进步和移动互联网的普及，5G技术作为下一代移动通信技术，被认为将推动信息通信技术进入新的发展阶段。
中国政府将5G通信作为国家战略，大力支持5G技术的研发和商业应用。
在这样的背景下，中国5G行业对高素质人才的需求日益增长，成为当前热门的就业领域之一二、5G人才需求的现状和趋势目前，中国5G行业对人才的需求主要集中在网络技术、通信工程和应用开发等方面。
特别是在5G标准制定、网络规划与优化、芯片研发和应用创新等领域，对高层次的5G人才需求较为迫切。
根据调研数据，2024年中国5G行业对5G核心技术人才的需求已经达到了数十万人的规模。
预计到2024年，随着5G技术的商业化应用和产业生态系统的完善，中国5G行业对5G人才的需求规模将进一步扩大，预计超过100万人。
三、5G人才短缺和原因分析当前，中国5G人才供给不足，存在一定的人才短缺。
首先，5G技术本身具有较高复杂性和专业性，需要掌握多项核心技术和领域知识，且相关技术仍在不断更新迭代中。
其次，目前相关专业的教育和培养相对滞后，教育资源紧缺，高等教育体系与行业需求存在一定的脱节。
此外，5G人才的供给主要依赖于高校和科研机构，而这些机构在5G人才培养和科研方面还存在一定的瓶颈。
四、解决5G人才短缺的建议针对5G人才短缺问题，报告提出以下建议：1.加强5G相关专业的教育和培养，加大高校和科研机构对5G人才培养的投入，提高教育资源的供给能力。
基于大数据的企业人力资源绩效管理创新研究
基于大数据的企业人力资源绩效管理创新研究一、研究背景与意义随着全球经济的快速发展和信息技术的飞速进步，企业面临着日益激烈的市场竞争。
在这种背景下，企业人力资源管理作为提高企业竞争力的关键因素之一，其重要性日益凸显。
大数据技术作为一种新兴的信息技术手段，为企业人力资源管理提供了前所未有的数据支持和决策依据。
研究如何利用大数据技术改进企业人力资源绩效管理，具有重要的理论和实践意义。
研究基于大数据的企业人力资源绩效管理创新有助于提高企业人力资源管理的科学性和有效性。
传统的人力资源绩效管理往往依赖于人工收集和整理数据，容易受到信息不对称、数据不准确等问题的影响，导致绩效评价结果失真。
而大数据技术可以实时、全面地获取和分析企业内外的各种数据，为企业人力资源绩效管理提供了更为精确和客观的依据，有助于提高绩效评价的准确性和可靠性。
研究基于大数据的企业人力资源绩效管理创新有助于实现企业人力资源战略与目标的有效对接。
通过对大数据的深入挖掘和分析，企业可以更好地了解员工的工作表现、潜力和需求，从而制定更为合理和有效的人力资源战略和目标。
大数据技术可以帮助企业实时监控人力资源绩效的变化趋势，及时调整人力资源政策和管理措施，确保企业人力资源战略与目标的顺利实现。
研究基于大数据的企业人力资源绩效管理创新还有助于提升企业人力资源管理的创新能力。
大数据技术为企业人力资源管理提供了丰富的数据资源和强大的分析工具，有助于企业发现新的人力资源管理模式、方法和技术，从而不断优化和完善企业的人力资源管理体系。
通过对大数据的研究，企业可以更好地应对市场变化和竞争压力，提高企业的核心竞争力。
基于大数据的企业人力资源绩效管理创新研究具有重要的理论和实践意义。
本研究旨在通过对大数据技术的深入研究和应用，为企业提供一套完善的、基于大数据的人力资源绩效管理方法和策略，以帮助企业提高人力资源管理的科学性、有效性和创新能力，从而在激烈的市场竞争中立于不败之地。
大数据时代企业人力资源管理的创新研究
大数据时代企业人力资源管理的创新研究【摘要】本文围绕大数据时代企业人力资源管理展开研究，分析了大数据在人力资源管理中的应用、对企业人才招聘的影响、在员工绩效评估和培训发展中的作用，以及面临的挑战。
文章总结指出大数据对企业人力资源管理的意义和发展趋势，并提出未来研究方向。
通过本文的探讨，可以更好地了解大数据在企业人力资源管理中的重要性，以及未来发展的方向，为企业提供更有效的管理策略和决策支持。
【关键词】大数据时代、企业、人力资源管理、创新研究、应用、人才招聘、员工绩效评估、员工培训、发展、挑战、发展趋势、意义、未来研究方向。
1. 引言1.1 大数据时代企业人力资源管理的创新研究在大数据时代，企业人力资源管理领域正在经历着巨大的变革和创新。
随着科技的快速发展和信息数据的爆炸式增长，传统的人力资源管理模式已经不能满足企业对人才的需求和管理的要求。
大数据被引入到企业人力资源管理中，成为了一种重要的工具和手段，为企业提供了更精细化、个性化的人才管理服务。
大数据的应用让企业在人力资源管理中能够更加精准地分析员工的能力和潜力，帮助企业更好地制定人才招聘策略和人员配置方案。
大数据还能够在员工绩效评估和奖惩机制中发挥重要作用，帮助企业更加客观公正地评价员工的表现，并根据数据分析结果进行激励和提升。
大数据还可以在员工培训与发展中发挥重要作用，通过对员工的学习情况和需求进行数据分析，为企业定制专属的培训计划，提高员工的专业能力和综合素质。
随着大数据在企业人力资源管理中的广泛应用，也面临着一些挑战和困难，比如数据隐私保护、数据泄露风险等问题。
大数据时代的企业人力资源管理正处于一个全新的发展阶段，大数据的应用为企业带来了许多机遇和挑战。
未来，随着技术的不断进步和应用的深入，大数据对企业人力资源管理的意义将会越来越重要，需要不断探索和研究。
2. 正文2.1 大数据在人力资源管理中的应用在大数据时代，企业越来越多地将大数据技术应用于人力资源管理中，以提高人力资源管理的效率和效果。
基于第三方平台大数据分析的人才培养质量评价方法研究
基于第三方平台大数据分析的人才培养质量评价方法研究作者：周蓉师瑞峰来源：《教育教学论坛》2020年第33期[摘要]采用第三方平台大数据分析方法对高校人才培养质量进行评价，对进一步探索高校完善人才培养方案的修订机制、拓展人才能力培养途径与模式具有重要意义。
该文采用共词网络、自动分类、文本聚类、机器学习等智能大数据分析方法，对全国各专业的人才数据进行清洗和整理，建立分专业评估的人才质量评价模型，分析具体人才培养质量的能力指标。
对某高校自动化专业往届毕业生人才培养质量进行实证分析，研究结果表明，基于大数据分析的人才质量评价模型可以有效利用毕业生数据，为高校人才培养方案修订、课程体系设计提供重要的决策依据。
[关键词]人才培养质量评价;大数据;智能分析方法[基金项目]2019年教育部第二批产学合作协同育人项目：基于混合式实践教学的双语计算机视觉课程建设（201902097008）;2020年北京高等教育“本科教学改革创新项目”：“人工智能+X”复合型人才培养模式的探索与实践[作者简介]周蓉（1975—），女，浙江丽水人，博士，华北电力大学控制与计算机工程学院讲师，主要从事信息技术与教学法、计算机应用技术研究;师瑞峰（1977—），男，山西运城人，博士后，华北电力大学控制与计算机工程学院副教授，主要从事系统工程理论研究。
[中图分类号] TP311;G642 [文献标识码] A [文章编号] 1674-9324（2020）33-0008-04 [收稿日期] 2020-03-10一、引言教育部2018年发布的《关于加快建设高水平本科教育全面提高人才培养能力的意见》指出，高等学校必须牢牢抓住全面提高人才培养能力这个核心点，振兴本科教育，形成高水平人才培养体系，开创高等教育新局面。
因此，高校人才培养质量评价对于推动大学切实提升人才培养工作、落实办学理念、锚定办学方向具有深远影响[1]。
目前，我国高校人才培养质量的评价工作主要由学校教务处、学院等部门承担，通过邀请毕业生和用人单位参与，对往届毕业生的专业能力及职业发展情况进行调查，以此作为学校进一步修订和完善专业培养方案、提升人才培养质量的重要依据。
云计算与大数据技术在人力资源管理中的应用与优化
云计算与大数据技术在人力资源管理中的应用与优化在人力资源管理中，云计算和大数据技术的应用和优化正逐渐成为各个组织和企业所关注的焦点。
云计算和大数据技术的结合，为人力资源管理带来了许多前所未有的机会和挑战。
一、云计算在人力资源管理中的应用随着云计算技术的成熟和普及，越来越多的人力资源管理工作开始转向云端。
云计算技术可以实现信息共享和协同办公，大大提高了人力资源管理工作的效率和准确性。
1. 云端人事管理系统云端人事管理系统是一种以云计算技术为基础的人力资源管理工具。
通过云计算技术，可以将企业的人事信息和管理流程集中存储和管理，实现信息的统一管理和共享。
同时，云端人事管理系统还可以提供各种人力资源管理功能，如员工档案管理、绩效考核、薪酬管理等，极大地方便了人力资源管理工作。
2. 云端招聘和人才管理借助云计算技术，企业可以实现招聘流程和人才管理的数字化，提高招聘和人才管理的效率和准确性。
通过云端招聘系统，企业可以发布招聘信息、进行网络筛选和面试，实现招聘过程的信息化和自动化。
同时，云端人才管理系统可以帮助企业对人才进行全方位的管理，包括人才储备、培养和调配等，提高人才管理的效果。
3. 云端培训和开发云计算技术为企业提供了全新的培训和开发方式。
通过云端培训平台，企业可以实现在线培训、远程培训和自主学习等方式，为员工的学习和发展提供更加灵活和便捷的条件。
同时，云端培训和开发平台还可以通过大数据技术，对员工的学习情况和绩效进行分析和评估，为企业提供科学的培训和发展方案。
二、大数据技术在人力资源管理中的应用与优化大数据技术的兴起为人力资源管理带来了前所未有的机遇。
通过对大数据的分析和挖掘，可以为企业提供更加全面准确的人力资源管理决策。
1. 人才需求预测通过对历史人才招聘和流动数据的分析，结合经济形势和企业发展需求，可以预测出未来一段时间内企业的人才需求情况。
这样，企业可以提前制定人才招聘和开发计划，保证人才的合理供给，减少人力资源管理的风险和成本。
大数据在人才招聘与管理中的应用案例
大数据在人才招聘与管理中的应用案例随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据不仅在商业领域有着广泛的应用，也在人才招聘与管理中发挥着重要的作用。
本文将通过几个案例，探讨大数据在人才招聘与管理中的应用。
首先，大数据可以帮助企业更准确地定位和筛选人才。
传统的招聘方式往往依赖于简历和面试，但这种方式无法全面了解候选人的能力和潜力。
而大数据技术可以通过分析候选人在社交媒体上的言论、活动和兴趣等信息，更全面地了解候选人的个性、能力和潜力。
例如，某公司在招聘销售人员时，通过分析候选人在社交媒体上的言论和活动，发现有些候选人在社交媒体上频繁分享与销售相关的内容，表明他们对销售工作有着浓厚的兴趣和热情，因此这些候选人更有可能成为出色的销售人员。
其次，大数据可以帮助企业更好地了解员工的需求和潜力，从而进行有效的人才管理。
传统的人才管理往往依赖于主观的评估和经验的积累，但这种方式往往存在主观偏见和信息不全面的问题。
而大数据技术可以通过分析员工的绩效、培训记录、工作表现等数据，更全面地了解员工的能力和潜力，从而为员工提供个性化的培训和发展机会。
例如，某公司通过分析员工的绩效和培训记录，发现有些员工在某一领域表现出色，但在其他领域表现一般，因此该公司提供了针对性的培训和发展计划，帮助这些员工更好地发挥自己的潜力。
此外，大数据还可以帮助企业进行人才预测和流失预警，从而提前采取措施避免人才流失。
传统的人才流失预警往往依赖于主观的判断和经验的积累，但这种方式往往存在主观偏见和信息不全面的问题。
而大数据技术可以通过分析员工的离职率、工作满意度、绩效评价等数据，预测员工的流失概率，并提供相应的解决方案。
例如，某公司通过分析员工的离职率和工作满意度，发现有些部门的离职率较高，因此该公司采取了一系列措施，如提高薪资待遇、改善工作环境等，以减少员工的流失。
然而，大数据在人才招聘与管理中的应用也面临一些挑战。
首先，隐私保护是一个重要的问题。
大数据分析在人力资源管理中的开题报告
大数据分析在人力资源管理中的开题报告一、引言随着信息技术的快速发展，大数据的概念逐渐进入人们的视野，并在各个领域得到广泛应用。
作为一种新的数据管理和分析工具，大数据分析逐渐成为人力资源管理领域中重要的技术手段。
本文旨在探讨大数据分析在人力资源管理中的应用，并分析其对组织绩效、员工发展以及人力资源决策等方面的影响。
二、大数据分析在人力资源管理中的应用1. 招聘与选拔通过大数据分析技术，人力资源部门可以更加准确地了解组织对人才的需求，并通过数据挖掘和模型预测的方法，优化招聘渠道和选拔流程，提高招聘成功率。
同时，结合候选人的简历、面试记录和背景调查等多源数据，进行综合评估，确保招聘过程的公平性和科学性。
2. 员工绩效管理大数据分析可以帮助人力资源部门对员工的绩效进行更加全面和客观的评估。
通过分析员工的工作表现、业绩数据以及360度评价等多维度数据，可以找出绩效较好和较差的员工，并对其进行差异化管理和激励措施。
此外，通过分析绩效数据，还可以及时发现团队和组织的问题，及时采取相应的调整措施。
3. 培训与发展大数据分析可以帮助企业更好地进行员工培训和发展规划。
通过分析员工的学历、培训记录、绩效表现等多个数据维度，可以制定个性化的培训计划，提高培训的针对性和有效性。
同时，通过分析员工的职业发展轨迹和需求，可以制定科学的晋升路径和员工关怀政策，提高员工的满意度和忠诚度。
4. 人力资源决策大数据分析可以为人力资源决策提供科学依据。
通过分析员工流动数据、人事变动数据以及市场趋势等多种数据，可以帮助人力资源部门预测组织未来的人力需求，并制定相应的招聘、培训和离职政策。
同时，大数据分析还可以帮助人力资源部门进行人员成本和绩效效益的评估，为企业节约成本和提高效益提供决策参考。
三、大数据分析在人力资源管理中的挑战与应对1. 数据隐私保护在大数据分析过程中，需要处理大量的员工数据，这就要求人力资源部门高度重视员工数据的隐私保护。
大数据技术在人才招聘与评价中的应用
大数据技术在人才招聘与评价中的应用随着信息时代的到来，互联网技术已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分，而大数据技术，作为互联网技术的重要组成部分，也逐渐地被应用于各个领域，其中就包括人才招聘和评价。
本文将从以下几个方面探讨大数据技术在人才招聘和评价中的应用：一、大数据技术在人才招聘中的应用1.简历筛选在传统的人才招聘中，招聘人员需要逐一阅读每一份简历，然后根据自己的判断力和经验进行筛选和面试。
这种方法非常耗时且效率较低，同时也容易因主观因素导致错过合适的人才。
在大数据技术的应用下，企业可以通过人工智能技术来快速地检索、筛选和匹配简历，从而更快速地找到合适的人才。
2.招聘渠道管理大数据技术可以帮助企业分析整理各种招聘渠道的效益和应聘者来源，从而更好地控制招聘成本和提高招聘效果。
同时，通过数据分析，企业可以根据各类招聘渠道的人才匹配情况进行智能调整，从而找到最适合自己的招聘方式。
3.预测人才离职率企业可以用大数据技术对员工的个人素质、工作态度和背景等信息进行分析，并结合公司的历史数据，预测其是否会离职。
这样就可以更加及时地采取措施，留住合适的人才，同时也更好地做好员工的流动管理和工作稳定性的衡量。
二、大数据技术在人才评价中的应用1.传统测评方法的弊端传统的人才评价方法通常主要依赖于面试、问卷、个人背景和引荐等方式，而这些方式都存在较大的主观因素，结果容易受到人为控制。
同时，这种方式并不能全面反映一个人的能力和潜力，往往只能看到表面现象。
2.综合性人才评价系统大数据技术可以帮助企业建立更加综合性的人才评价体系。
通过多种数据源的结合，包括履历、工作表现、绩效考核、团队合作和领导力等方面的数据，分析出人才的潜能与实力等各个方面，从而给企业更加客观和全面的评价结果，为企业提供更准确的决策依据。
3.人才晋升的预测与规划利用大数据技术分析员工的能力和实力，对其未来的发展方向进行大数据分析，可以帮助企业做出更加科学和准确的晋升规划。
大数据在人才招聘与测评中的应用
大数据在人才招聘与测评中的应用随着科技的不断发展与进步，大数据在各行各业中的应用越来越广泛。
在人才招聘与测评领域，大数据也发挥着重要作用。
本文将重点探讨大数据在人才招聘与测评中的应用，并分析其对招聘流程和人才选拔的影响。
一、大数据在人才招聘中的应用1. 精准推送招聘信息大数据技术可以帮助企业根据招聘岗位的需求和候选人的背景进行匹配，从而实现精准推送招聘信息。
通过分析候选人的教育背景、工作经验、技能专长等信息，并结合大数据算法进行匹配，企业可以将相关的招聘信息准确地发送给合适的候选人，提高招聘效率和命中率。
2. 人才搜寻与筛选大数据技术可以帮助企业更快速地进行人才搜寻与筛选。
借助大数据分析工具，企业可以通过对海量的人才数据进行筛选和比对，从中找到符合条件的候选人。
例如，企业可以通过分析候选人在社交媒体上的活动、工作经历、职业技能等信息，对其进行综合评估和筛选，提高人才选拔的准确性和效率。
3. 风险评估与背景调查大数据分析可以帮助企业对候选人进行更全面的风险评估和背景调查。
通过对候选人的社交媒体活动、网上个人信息等进行数据收集和分析，企业可以更加全面地了解候选人的背景和潜在风险。
这些数据有助于企业判断候选人是否适合招聘岗位，避免因候选人隐瞒信息而造成的用人风险。
二、大数据在人才测评中的应用1. 标准化测评指标大数据技术可以帮助企业制定更加科学和客观的测评指标。
传统的人才测评往往基于主观评价，容易存在主观偏见和不公平问题。
而大数据分析可以基于海量的数据样本，挖掘出与绩效相关的关键指标，并建立一套科学的评估体系，从而实现测评指标的标准化和客观化。
2. 数据驱动的测评模型大数据分析可以帮助企业建立更加准确和全面的测评模型。
通过对候选人的数据进行分析和建模，企业可以预测候选人在职业发展中可能遇到的问题和挑战，并据此制定相应的培训和发展计划。
这种数据驱动的测评模型能够更好地指导人才的成长和发展，提高组织的竞争力。
大数据技术对科技人才培养的意义是什么
大数据技术对科技人才培养的意义是什么在当今数字化时代，大数据技术正以前所未有的速度蓬勃发展，并对各个领域产生着深远的影响，科技人才培养领域也不例外。
大数据技术为科技人才的培养带来了诸多重要的意义，为培养适应时代需求的高素质科技人才提供了有力的支持和全新的机遇。
首先，大数据技术能够精准定位人才培养需求。
在过去，对于科技人才的培养方向往往是基于经验和一般性的行业趋势来确定的。
然而，这种方式可能存在一定的盲目性和滞后性。
借助大数据技术，我们可以对海量的行业数据进行分析，包括市场需求、技术发展趋势、企业岗位要求等。
通过对这些数据的深度挖掘和分析，能够清晰地了解到不同领域、不同岗位对科技人才的具体技能和知识要求。
例如，通过分析招聘网站上的职位描述和企业对人才的需求反馈，我们可以发现某些特定的编程语言、工具或技术在当前市场上的热度和需求程度。
这使得教育机构和企业能够更加精准地制定培养方案，确保培养出的科技人才与市场需求紧密对接，提高人才的就业竞争力和适用性。
其次，大数据技术有助于个性化的学习路径设计。
每个人的学习能力、知识背景和兴趣爱好都有所不同。
传统的“一刀切”式的教育模式难以满足每个学生的个性化需求。
而大数据技术可以通过收集和分析学生的学习数据，如学习进度、学习成绩、学习习惯等，为每个学生量身定制个性化的学习路径。
例如，如果一个学生在数学方面表现出色，但在编程逻辑上稍显薄弱，大数据系统可以根据这一情况为其推荐更多侧重于编程逻辑训练的课程和学习资源，同时适当减少数学方面的重复学习。
这种个性化的学习方案能够极大地提高学生的学习效率和效果，激发学生的学习兴趣和主动性，让每个学生都能在自己擅长的领域发挥优势，同时有针对性地弥补不足，从而更好地成长为优秀的科技人才。
再者，大数据技术为实践教学提供了丰富的真实案例和数据资源。
科技人才的培养离不开实践，而真实、丰富的实践数据对于提高学生的实践能力至关重要。
通过大数据技术，我们可以获取来自各个行业和领域的大量真实数据，这些数据涵盖了从医疗健康到金融科技，从工业制造到农业创新等众多领域。
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大数据与人才的发现评价
大数据与人才的发现评价
马云说，当我们还没有弄清什么是个人计算机的时候，互联网就来了；当我们还没有弄清什么是互联网的时候，大数据就来了。
世界变化太快，以至难以追赶。
那么，对于人才工作者来说，应该采取怎样的行动呢？笔者认为，就是一定要善于学习，学习如何在大数据云图下思考，在大数据条件下工作，开拓人才工作的新局面。
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。