2016年大数据时代的人力资源管理最新答案
大数据给人力资源管理带来的变化
大数据给人力资源管理带来的变化伴随着大数据时代的到来，现代企业越来越重视数据的分析和应用。
作为企业管理中不可或缺的一环，人力资源管理也发生了深刻的变化。
大数据技术的应用为人力资源管理带来了更加灵活、高效和精准的方式，这些变化也对人力资源管理工作提出了新的要求。
一、招聘流程的优化传统的招聘流程需要耗费大量的人力和物力，而且往往难以保证招募到合适的人才。
而大数据技术的应用可以让企业更加精准地找到合适的候选人，减少招聘成本和时间。
通过分析历史招聘数据，企业可以了解哪些渠道或方式更适合招募特定类型的人才，从而调整招聘策略。
此外，大数据分析还可以帮助企业预测人才流动情况，及时做好人才储备和替补计划。
二、员工绩效管理的提升传统的员工绩效管理通常是基于人工填写的绩效评估表格，这样的方式容易出现主观评价和信息不足的情况。
而大数据技术可以帮助企业更加客观地评估员工绩效。
通过对员工工作数据的跟踪和分析，企业可以了解员工的工作表现、技能和潜力，并及时给予反馈和奖励。
此外，大数据分析还可以帮助企业预测员工绩效和未来的人力资源需求，从而更好地做出人力资源规划。
三、员工培训的优化员工培训是企业发展中非常重要的一环，但传统的培训模式往往效率低下，难以满足员工个性化的学习需求。
而大数据技术的应用可以让企业更加精准地进行员工培训。
通过对员工学习数据的跟踪和分析，企业可以了解员工的学习习惯和需求，从而提供更加个性化的培训内容和方式。
此外，大数据分析还可以帮助企业确定哪些培训方式和内容更加有效，从而优化培训计划和投入。
四、员工福利的优化员工福利是企业吸引和留住人才的重要手段，但传统的福利体系往往缺乏个性化和差异化。
而大数据技术的应用可以让企业更加精准地提供员工福利。
通过对员工生活和健康数据的分析，企业可以了解员工的需求和偏好，从而提供更加个性化和符合员工需求的福利方案。
此外，大数据分析还可以帮助企业评估福利计划的效果，从而及时调整和优化福利方案。
大数据环境下的企业人力资源管理分析
大数据环境下的企业人力资源管理分析随着人类社会进入新时代，大数据技术的发展和普及，企业人力资源管理也面临了新的挑战和机遇。
大数据环境下的人力资源管理拥有以往所不具备的优势和特征，这给企业带来了更加全面、精细和实效的人力资源管理。
大数据时代，企业人力资源管理需要充分利用各种信息系统和工具，通过各种数据采集、分析和处理，来揭示员工行为、偏好、技能和表现特征等方面的数据，进而进行人力资源决策和管理。
具体来说，大数据环境下的企业人力资源管理分析应从以下几个方面入手。
首先，大数据分析可以帮助企业精准招聘和选拔人才。
通过大数据分析，企业可以全面把握员工的职业背景、技能水平、工作经历和成就，制定具有针对性的招聘策略，精准找到符合公司岗位要求和文化的人才，从而提高招聘效率和质量。
其次，大数据分析可以帮助企业发掘和激发员工的潜力和创造力。
企业可以通过对员工历史数据、绩效表现、培训成果和自我评估等方面数据分析，了解每个员工的优势和不足，通过个性化的工作计划、激励措施和岗位调整，为员工的个性化成长和发展提供支持和保障。
第三，大数据分析可以提升企业的薪酬管理效率和公平性。
通过大数据分析员工的平均薪资、绩效表现、行业水平等相关信息，企业可以制定更加合理的薪酬政策，并采用精细化的薪酬测评方法，提高薪酬管理的透明度和公正性，增强员工对公司的认同感和归属感。
最后，大数据分析可以帮助企业降低流失率和提升员工满意度。
通过对员工的个人偏好、生活习惯、工作压力、职业规划等方面数据的分析，企业可以及时调整工作流程、机制和环境，优化员工的工作和生活体验，从而增加员工的参与度和忠诚度，减少员工的流失率和成本。
总之，大数据环境下的企业人力资源管理分析，是企业实现快速、稳健发展的重要手段之一。
企业需要注重数据分析的有效性和准确性，结合公司实际情况，制定出更加符合员工需求、企业战略的人力资源管理方案，为企业的发展壮大提供强有力的保障。
数据时代企业人力资源绩效管理创新探讨
数据时代企业人力资源绩效管理创新探讨 目录 一、内容综述................................................2 1.1 背景介绍.............................................3 1.2 研究意义.............................................3 1.3 研究目的与方法.......................................4 二、数据时代下人力资源绩效管理的挑战........................5 2.1 数据驱动决策的需求与挑战.............................7 2.2 大数据技术在人力资源管理中的应用.....................8 2.3 绩效管理数据的收集与处理.............................9 2.4 绩效数据的分析与运用................................10 三、人力资源绩效管理的创新策略.............................12 3.1 制定个性化绩效指标..................................14 3.2 引入平衡计分卡......................................15 3.3 实施大数据分析辅助决策..............................16 3.4 建立绩效反馈与面谈机制..............................18 3.5 加强员工培训与发展..................................19 四、绩效管理与激励机制的结合...............................20 4.1 激励机制的重要性....................................22 4.2 绩效与薪酬的关联设计................................23 4.3 创新性激励措施......................................24 4.4 针对个体差异的激励策略..............................25 五、绩效管理的实施与评估...................................27 5.1 绩效管理体系的设计..................................29 5.2 绩效计划的制定与执行................................30 5.3 绩效监控与调整......................................31 5.4 绩效评估结果的应用..................................33 六、案例分析...............................................34 6.1 国内外企业绩效管理成功案例..........................35 6.2 案例分析............................................36 七、结论与展望.............................................38 7.1 研究总结............................................39 7.2 研究不足与局限......................................40 7.3 对未来研究的展望....................................41 一、内容综述 随着信息技术的迅猛发展，数据已经成为企业不可或缺的核心竞争力之一。在这一背景下，企业的人力资源绩效管理也面临着前所未有的挑战与机遇。传统的绩效管理模式已经难以适应大数据时代的要求，企业需要积极探索创新的人力资源绩效管理方法，以更好地发挥员工的潜力，提升企业的整体运营效率和市场竞争力。 许多企业已经开始将大数据技术应用于人力资源绩效管理中，通过对员工的工作数据、绩效数据等进行深入挖掘和分析，为企业提供更加精准、客观的绩效评估依据。基于大数据的分析结果，企业还可以为员工制定更加个性化、有针对性的培训和发展计划，从而提升员工的工作满意度和绩效水平。 除了大数据技术的应用外，企业还需要注重构建以人为本的人力资源绩效管理体系。这包括建立完善的员工激励机制、营造积极向上的企业文化、促进员工之间的合作与交流等，从而营造出一个有利于员工成长和发展的良好环境。在这样的环境下，员工将更加愿意为企业的发展贡献自己的力量，进而提升企业的整体绩效。 数据时代对企业人力资源绩效管理提出了更高的要求，企业需要积极拥抱大数据等新技术，不断创新和完善人力资源绩效管理体系，以更好地满足企业的发展需求和市场变化。
大数据时代下银行的人力资源管理
52海外文摘OVERSEAS DIGEST 海外文摘2020年第15期总第814期No.15,2020Total of 8141 大数据时代银行人力资源管理概述１．１ 银行人力资源管理工作的简单介绍人力资源管理工作可以从宏观及微观两个角度来分析。
宏观人力资源管理主要指国家对社会人力资源进行管理调控，而微观人力资源管理则指的是对企业及事业单位内部人力资源进行的管理。
在银行日常工作中，人力资源管理工作是确保一切工作能够有序开展的首要保障。
随着网络信息技术的不断发展，大数据开始逐渐广泛应用于各行各业，在此过程中，银行人力资源管理工作也得到了相应的创新。
就目前来看，传统的管理模式已经无法与银行的实际发展需求相匹配。
在大数据时代的背景下，银行人力资源管理工作也应做到与时俱进，银行管理者应全力建立起一支专业可靠的新型工作团队，为客户提供更高质量的服务，从而进一步为银行自身的可持续发展打下坚实的基础[1]。
１．２ 大数据时代银行人力资源管理的特征在大数据时代背景下，银行人力资源管理的特征主要表现在三个方面：（1）管理组织架构逐渐趋向扁平化，在现代网络技术的应用过程中，银行人力资源管理的工作流程得到了明显的简化，工作人员可以通过网络平台实现与各地区、各部门及不同层级之间的迅速对接。
通过在日常工作中合理利用数据处理技术，大大提高了银行工作的实时性和高效性。
（2）管理人员的专业水平明显提高，随着新兴技术的快速更新和广泛应用，银行对工作人员的能力要求也在逐渐增多，管理人员不仅需要具备足够的知识储备及实践经验，同时还需要能够熟练运用相应的数据处理工具，从而为银行各项工作的开展提供保障。
（3）银行人力资源管理也在不断朝着信息化的方向发展，在传统人力资源管理工作中，信息数据存储工作繁多且复杂[2]。
大数据具有巨大的数据存储空间，能够对海量的数据进行存储和分析，且提取方便快捷。
在大数据的作用之下，人力资源管理工作效率也将得到极大的提升。
大数据分析在人力资源管理中的应用案例
大数据分析在人力资源管理中的应用案例在当今数字化时代，大数据分析已经成为企业提升竞争力和创新能力的重要手段。
人力资源管理作为企业管理的核心领域之一，也正在经历着大数据分析带来的深刻变革。
本文将通过一些实际的应用案例，探讨大数据分析在人力资源管理中的具体应用和显著成效。
一、招聘与选拔在招聘过程中，大数据分析可以帮助企业更精准地找到合适的人才。
例如，某知名互联网公司利用大数据分析技术对求职者的简历和在线行为数据进行挖掘和分析。
他们不仅关注求职者的学历、工作经验等传统信息，还分析了求职者在社交媒体上的活动、参与的项目、发表的观点等。
通过这些多维度的数据，构建了求职者的全面画像，从而更准确地预测求职者与岗位的匹配度。
此外，大数据分析还能够优化招聘流程。
通过对以往招聘流程中各个环节的数据进行分析，企业可以发现哪些环节容易导致优秀候选人的流失，从而针对性地进行改进。
比如，一家制造企业发现，招聘面试的等待时间过长是导致部分候选人放弃的主要原因。
于是，他们优化了面试安排流程，减少了候选人的等待时间，大大提高了招聘的成功率。
二、培训与发展大数据分析在员工培训与发展方面也发挥着重要作用。
某金融企业通过收集员工的绩效数据、培训历史记录以及在线学习行为等数据，为每个员工制定个性化的培训计划。
系统会根据员工的技能短板和职业发展目标，推荐相关的培训课程和学习资源。
另外，大数据分析还可以评估培训效果。
一家连锁零售企业在每次培训结束后，收集员工的考试成绩、工作表现等数据，分析培训对员工绩效的实际影响。
如果发现某些培训课程效果不佳，企业能够及时调整培训内容和方式，提高培训的投资回报率。
三、绩效管理大数据分析能够使绩效管理更加科学和客观。
一家大型企业集团通过整合员工的工作数据、客户反馈、项目成果等多源数据，建立了全面的绩效评估模型。
不再仅仅依赖上级的主观评价，而是基于客观数据对员工的绩效进行综合评估。
同时，大数据分析还可以帮助企业及时发现绩效问题。
大数据分析在人力资源管理中的发展现状与未来趋势分析
大数据分析在人力资源管理中的发展现状与未来趋势分析随着科技的不断进步和数字化时代的到来，大数据在各个领域的应用也越来越广泛。
作为人力资源管理领域的一项重要技术，大数据分析在提升企业管理效率、优化人力资源配置方面发挥着重要作用。
本文将探讨大数据分析在人力资源管理中的发展现状与未来趋势，以及其对企业和员工带来的影响。
一、大数据分析在人力资源管理中的发展现状1. 数据采集与处理能力的提升随着各类传感器和智能设备的广泛应用，企业可以方便地采集员工工作和生活中的各种数据。
这些数据包括员工的绩效数据、工作习惯、工作环境等。
通过采集和整理这些数据，并融合外部网络数据，企业可以更全面地了解员工的能力和需求。
2. 人力资源决策的优化借助大数据分析，企业可以对员工进行更准确的评估和预测，从而实现人力资源决策的优化。
例如，通过分析员工的绩效数据和培训记录，企业可以更好地了解员工的学习状况和潜力，从而制定个性化的培训计划和职业发展规划。
此外，通过对员工的离职率、工资待遇等数据进行分析，企业也可以调整薪酬福利政策，提高员工的满意度和忠诚度。
3. 人才招聘和留任的改进大数据分析为企业招聘和留任人才提供了更多思路。
通过分析岗位需求和人才市场数据，企业可以更准确地招聘到适合的人才。
同时，通过分析留职员工的数据，企业可以及时发现员工的离职倾向，并采取相应措施加以挽留。
二、大数据分析在人力资源管理中的未来趋势1. 人工智能和机器学习的应用随着人工智能和机器学习技术的进一步发展，大数据分析在人力资源管理中将迎来更强大的应用。
通过人工智能技术的支持，企业可以更准确地对员工的绩效进行评估，从而更好地进行绩效管理和激励。
同时，机器学习算法可以通过对员工的行为数据进行建模，从而预测员工的工作能力和发展需求，使企业能够及时做出调整。
2. 数据隐私和安全的挑战随着大数据的广泛应用，数据隐私和安全问题也逐渐凸显。
企业在进行大数据分析时，必须要保证员工的数据安全和隐私保护，以免引起纠纷和不满。
数字化时代的人力资源管理
数字化时代的人力资源管理随着互联网的广泛普及和手机等移动设备的广泛应用，数字化已经成为了21世纪的主要特征之一。
数字化技术已经深入到我们的生活中的方方面面，包括人力资源管理这一领域。
在数字化时代，人力资源管理面临着新的挑战和机遇。
本文将介绍数字化时代的人力资源管理的现状和发展趋势。
数字化时代的人力资源管理的现状数字化时代的人力资源管理已经从以前的纯手工管理逐渐变为数字化管理。
人力资源管理的数字化主要表现在以下几个方面：第一个方面是数字化的招聘管理。
数字化招聘管理通过网络平台和社交媒体等形式可以更快捷地发布招聘信息，同时也更方便地筛选和联系应聘者，提高了招聘效率。
第二个方面是数字化的培训管理。
数字化培训管理可以通过网络平台和移动应用程序等方式进行在线培训和考核，减少了传统培训方式的时间和空间限制，提高了培训效率。
第三个方面是数字化的员工绩效管理。
数字化绩效管理通过信息系统和数据分析等方式可以更准确地收集和分析员工的绩效数据，提供科学的依据为绩效评价，同时可以为企业的人力资源决策提供帮助。
第四个方面是数字化的福利管理。
数字化福利管理可以通过移动应用程序和数字化支付等方式进行福利发放，提高了福利管理的效率和透明度。
以上是数字化时代的人力资源管理的主要现状。
数字化的人力资源管理不仅提高了管理效率，而且也带来了新的挑战和机遇。
数字化时代的人力资源管理的发展趋势在数字化时代，未来的人力资源管理将会更注重以下几个方面的发展。
第一个方面是数字化的人力资源决策和预测。
数字化的人力资源管理将通过信息系统和大数据分析等方式对员工数量、结构和能力等方面进行预测，从而更加科学地制定人力资源战略和决策。
第二个方面是数字化的人力资源开发和创新。
数字化的人力资源开发将更多地注重员工的培训和发展，因为未来将有更多的新技术和工作方式需要员工学习和适应。
同时，数字化的人力资源创新将会更加依赖于员工的创新能力和团队协作能力。
第三个方面是数字化的人力资源文化和品牌。
AI时代人力资源开发与管理面临的机遇与挑战
AI时代人力资源开发与管理面临的机遇与挑战一、机遇1. 数据驱动人力资源决策随着大数据技术的发展和应用，人力资源管理领域也进入了数据驱动时代。
借助人工智能技术，企业可以更加全面、准确地收集和分析员工的各项数据，包括绩效、培训、福利等，从而更好地进行人力资源规划和决策。
通过对大数据的挖掘和分析，企业可以更好地理解员工的需求和能力，为员工提供个性化的发展路径和职业规划，从而激发员工的工作潜力，提高员工的工作满意度和忠诚度。
2. 自动化劳动力管理人工智能技术的应用，使得企业可以将一些重复性、低附加值的人力资源管理工作交由机器来完成，如招聘流程中的简历筛选、培训过程中的内容推送等。
这样一来，人力资源管理者可以将更多的精力投入到高层次、战略性的工作上，如领导才能培养、组织文化建设等，从而提升企业的管理效率和核心竞争力。
二、挑战1. 需要提高数据分析能力虽然数据驱动的人力资源管理带来了许多机遇，但同时也对人力资源管理者的能力提出了更高的要求。
人力资源管理者需要具备较高的数据分析能力，能够准确理解和运用大数据，从而为企业提供科学的决策建议。
人力资源管理者还需要与技术人员密切合作，共同开发智能化的人力资源管理系统，确保数据的准确性和安全性。
2. 需要平衡人与机器的关系随着人工智能技术的应用，一些传统的人力资源管理工作将被自动化技术替代，这对人力资源管理者来说将是一种挑战。
管理者需要在保证自动化系统高效运作的与员工保持良好的沟通和协作，尤其是在培训和激励方面，亟需在人与机器之间建立良好的平衡关系。
3. 数据隐私与安全风险在大数据时代，企业需要收集和分析大量的员工个人数据，这就带来了数据隐私和安全风险。
一旦这些数据泄漏或者被滥用，将会对企业和员工产生严重的负面影响。
企业需要加强对员工数据的保护，建立严格的数据安全管理制度，遵守相关的法律法规，并不断提高员工对数据安全意识，确保员工数据的安全和隐私。
E时代人力资源管理
E时代人力资源管理人力资源管理是企业发展过程中至关重要的战略性活动之一。
随着科技与互联网的迅猛发展，我们正逐渐进入E时代，人力资源管理也需要适应这一变革。
本文将探讨E时代下的人力资源管理趋势、挑战和策略。
一、E时代的人力资源管理趋势1.1 线上招聘与人才管理在过去，企业招聘人才主要通过线下的招聘会、面试和简历筛选等方式进行。
然而，在E时代，大量的招聘工作已经转移到线上平台进行，如招聘网站、社交媒体等。
这种趋势减少了时间和空间的限制，使得企业能够更加高效地吸引和管理人才。
1.2 数据驱动的人力资源决策在E时代，人力资源管理正逐渐从主观决策转变为数据驱动的决策。
通过收集、分析和利用大数据，企业能够更准确地评估员工的绩效、培训需求和潜力，从而制定相应的人力资源策略。
数据驱动的人力资源决策能够提高效率和准确性，使企业更具竞争优势。
1.3 远程办公与灵活工作安排E时代的到来使得远程办公和灵活工作安排成为可能。
这种趋势对于人力资源管理带来了新挑战，例如如何有效管理分散的团队、提供协作工具和确保员工工作安全等。
人力资源管理需要适应这一趋势，通过培训、沟通和技术支持等手段来促进远程团队的协同工作。
二、E时代的人力资源管理挑战2.1 数据安全与隐私保护随着数据驱动的人力资源管理的兴起，数据安全和隐私保护成为企业面临的重要问题。
企业需要建立健全的数据保护机制，确保员工和候选人的个人信息不被泄露和滥用。
同时，人力资源管理者也需要了解和遵守相关的法律法规，确保数据的合法使用。
2.2 技能匹配与培训需求E时代的快速变革意味着企业需要不断更新员工的技能，以适应新的工作需求。
人力资源管理者需要准确评估企业的技能需求，并提供相应的培训计划和机会。
同时，他们还需要找到合适的渠道和方式来吸引和保留具备新技能的人才。
2.3 跨文化管理与团队协作E时代的全球化使得企业更加多样化和跨国经营。
人力资源管理者需要处理不同文化背景和价值观的员工，促进跨文化团队的协作和沟通。
大数据背景下人力资源管理数字化转型对策
大数据背景下人力资源管理数字化转型对策目录一、内容概览 (2)1.1 背景介绍 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 文献综述 (4)二、大数据在人力资源管理中的应用 (5)2.1 人力资源数据分析 (6)2.2 人才招聘与选拔 (7)2.3 员工培训与发展 (9)2.4 绩效管理与激励 (10)2.5 员工关系与离职分析 (11)三、数字化转型对人力资源管理的影响 (13)3.1 提高决策效率 (14)3.2 优化人力资源流程 (15)3.3 提升员工满意度与参与度 (16)3.4 改进组织结构与文化 (17)四、数字化转型策略 (18)4.1 构建数据驱动的组织文化 (19)4.2 利用先进技术提升数据能力 (20)4.3 人力资源管理与技术的融合 (22)4.4 培养数字化人才 (23)4.5 保障数据安全与隐私 (25)五、实施步骤与挑战 (26)5.1 制定详细的实施计划 (27)5.2 关注转型过程中的关键挑战 (29)5.3 持续改进与优化 (30)六、案例研究 (31)6.1 国内外企业数字化转型案例分析 (32)6.2 成功因素与教训总结 (33)七、结论与展望 (34)7.1 研究成果总结 (35)7.2 对未来发展的展望 (36)7.3 研究局限与未来研究方向 (37)一、内容概览引言：介绍大数据时代的到来和人力资源管理面临的挑战，阐述数字化转型的重要性和迫切性。
大数据背景下人力资源管理的特点：分析大数据对人力资源管理的影响，包括数据采集、处理、分析和应用等方面的变革。
人力资源管理数字化转型的核心内容：详述数字化转型的关键环节，包括管理理念、管理模式、管理手段等方面的转变。
数字化转型中的挑战与问题：列举在数字化转型过程中可能遇到的问题和挑战，如数据安全、人才短缺、技术更新等。
案例分析：通过具体案例，展示人力资源管理数字化转型的实践和成效。
总结全文，强调人力资源管理数字化转型的趋势和必要性，提出未来研究方向。
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2016年大数据时代的人力资源
管理最新答案
大数据最新答案
答案
一 A D A B D D A B B B
二、ACD ABCD AD ABC BCD CD
ABCD ABCD ABCD AC
三 错对对对对对对对对对
•
1.大数据这个概念，包含的三个含义中，不
包括下列哪一项（ ）。（单选题3分）
o
A. 来源单一
o
B.数据很大
o
C.构成复杂
o
D.变化很快
•
2.商业企业最初关注大数据的目的是（ ）。
（单选题3分）
o
A.通过大数据确定企业的行业中所处
的位置
o
B. 通过大数据来找到产品的缺陷，提
升产品质量
o
C.通过分析数据来确定潜在的竞争对
手的发展方向
o
D.通过分析数据来找到客户需求，提
高其产品的销量
•
3.当今，大数据应用的两大主要领域是
（ ）。（单选题3分）
o
A.航空航天和地质勘探领域
o
B.新闻业和工业领域
o
C. 政府和商业系统
o
D.农业部门和工业部门
•
4.最早提出“大数据”概念的企业是（ ）。
（单选题3分）
o
A.甲骨文公司
o
B.麦肯锡公司
o
C.波音公司
o
D.通用公司
•
5.大数据元年是指（单选题3分）
o
A.2012年
o
B.2011年
o
C.2010年
o
D.2013年
•
6.大数据与云计算之间的关系是（ ）。
（单选题3分）
o
A.大数据的应用范围较云计算更为广
泛
o
B.大数据和云计算是相同概念的两个
表述
o
C.大数据是在云计算基础上发展起来
的
o
D.大数据相当于储有海量信息的信息
库；云计算相当于计算机和操作系统
•
7.麦肯锡公司是最早提出（）概念的的企业。
（单选题3分）
o
A.“大数据”
o
B.“P2P”
o
C.“咨询”
o
D.“互联网”
•
8.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是
（ ）。（单选题3分）
o
A.价值不变
o
B.价值递增
o
C.价值递减
o
D.价值先增后减
•
9.9美国通过对车祸数据进行分析，发现车
祸的发生与时间有关，于是要求交警在易发
生车祸的时间段严格执勤。这说明大数据可
以（ ）。（单选题3分）
o
A.洞察未来趋势
o
B.洞察工作效率
o
C.洞察车祸数量
o
D.洞察管理规律
•
10.大数据的本质是（ ）。（单选题3分）
o
A.营销
o
B.洞察
o
C.分析
o
D.统计
•
11.查看一个人在专业论坛上的发帖数，发
帖内容，被引用数量等信息就可以知道一个
人是不是某领域的专业人才，我国的专业论
坛有（ ）。（多选题4分）
o
A.知乎
o
B.天涯
o
C.CSDN
o
D.丁香园
•
12.大数据的利用过程包括（ ）。（多
选题4分）
o
A.数据的清洗与预处理
o
B.数据的统计分析
o
C.数据的采集
o
D.数据的挖掘
•
13.关于大数据的下列说法中，错误的有
（ ）。（多选题4分）
o
A.大数据是一种心理学方法
o
B.大数据是一种管理方式
o
C.大数据是一种统计学方法
o
D.大数据是一种思维方式
•
14.信息时代的定律有（ ）。（多选题4分）
o
A. 吉尔德定律
o
B.麦特卡尔夫定律
o
C.摩尔定律
o
D.牛顿三大定律
•
15.关于大数据的下列说法中，正确的有
（ ）。（多选题4分）
o
A.大数据是一种思维方式
o
B.大数据是一种工作方法
o
C.大数据是一种治理方式
o
D.大数据是一种管理方式
•
16.以下选项中，属于大数据应用的两大主
要领域是（ ）和（）。（多选题4分）
o
A.新闻业
o
B.航空航天
o
C.工业部门
o
D.农业部门
•
17.要想养成收集、积累数据资料的好习惯，
应该注意做到（ ）。（多选题4分）
o
A.开发大数据
o
B.做个小数据
o
C.理解大数据
o
D.借用大数据
•
18.大数据在人才管理方面的作用有（ ）。
（多选题4分）
o
A.大数据可以实现人文关怀
o
B.大数据能够进行人员筛选
o
C.大数据可以导航学生成长
o
D.大数据能够翻转考核
•
19.掌握（）、（）、（）等，体现了大数
据人才能力多元化。（多选题4分）
o
A.数学统计知识
o
B.人力资源管理专业知识
o
C.IT技术知识
o
D.目标管理知识
•
20.大数据的应用可以提高社会综合治理水
平，请判断以下哪些选项不属于大数据给综
合管理带来的变化（ ）。（多选题4分）
o
A.从精细化管理走向粗放化管理
o
B.从风险隐蔽走向风险防范型管理
o
C.从全天候管理走向柜台式管理
o
D.从被动反应走向主动预
见型管理
•
21.大数据的价值重在数据的保存，而不在
于数据的挖掘。（判断题3分）
o
正确
o
错误
•
22.人才雷达能够广泛搜集到有关某个人的
资料。他们的搜索对象是人们在网络上留下
的生活轨迹、社交言行等等个人信息。（判
断题3分）
o
正确
o
错误
•
23.对于大数据，不仅要搜集它，更重要的
是挖掘它，并从中找出关系、重点、规律，
洞察其发展趋势。（判断题3分）
o
正确
o
错误
•
24.对于大数据，对其重在挖掘，就是要从
中找出关系、重点、规律，洞察其发展趋势。
（判断题3分）
o
正确
o
错误
•
25.网球比赛，与其他体育项目一样，涉及
大量数据。（判断题3分）
o
正确
o
错误
•
26.大数据能够发现学习软肋，能够帮助老
师改进教学。（判断题3分）
o
正确
o
错误
•
27.外国学者认为大数据不仅是一种工作方
法，还是一种工具和一种思维方式。（判断
题3分）
o
正确
o
错误
•
28.大数据是数据量变积累达到质变的结果
（判断题3分）
o
正确
o
错误
•
29.今天的世界，一切都可以数据化。数据
少了用处不大；数据大了就很有用处。（判
断题3分）
o
正确
o
错误
•
30.大数据能帮助教师改进教学。利用大数
据方法，教师通过学生反馈回来的作业，就
可以发现到底是哪些学生并没有真正听懂，
进而有针对性地加以辅导。（判断题3分）
o
正确
答案
一 A D A B D D A B B B
二、ACD ABCD AD ABC BCD CD
ABCD ABCD ABCD AC
三 错对对对对对对对对对