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技術性人力資源管理：系統設計及實務操作

為了解決預測分析方法的問題，作者石磊 這樣論述：

　　本書則主要討論人力資源管理各職能如何支持和體現戰略性人力資源管理的要義以及在實踐中的運用，強調的是技術層面的設計和執行。本書共分十章。 　　第一章是組織結構設計，主要內容包括組織結構設計的特徵和原則、影響組織設計的思想，管理者關注組織結構的理由和原因，重點分析和論述了不同的組織結構對人力資源管理的影響。第二章是工作分析，主要內容包括工作分析的作用、流程，並通過專欄和案例重點論述了工作分析與實現組織競爭優勢之間的關係。第三章是人力資源規劃，介紹了規劃的流程、方法、企業裁員的原因和後果、人力資源部和業務部門經理在人力資源規劃方面的作用及技能等內容，重點論述了人力資源規劃的

制定和實施步驟。第四章是人力資源招聘和選擇，介紹了影響招聘的內部和外部因素、人員招聘和選擇的方法、人才的選擇標準以及招聘、選擇與組織競爭優勢之間的關係。第五章是培訓和開發，論述了企業不同發展階段培訓的特點、培訓和開發系統設計的步驟、影響培訓的因素和人力資源開發的步驟、方法，介紹了企業在培訓開發方面的情況。 　　第六章討論組織績效管理系統的設計原則和步驟。第七章主要介紹有關的績效評價管理的方法和手段，包括比較法、360度績效等一般評估方法、目標管理和關鍵業績指標等綜合評價方法，完整介紹了平衡計分卡。第八章是薪酬體系設計的原理。第九章是薪酬結構及薪酬系統設計，主要內容包括：對職位評價及有關方法的

使用做了詳細的介紹。第十章主要介紹職工福利計劃，包括福利的概念和作用、福利的構成、福利的功能和福利項目的管理等內容。  

預測分析方法進入發燒排行的影片

分析歐洲山毛櫸對粗糙度變化並可預測最佳加工因子及參數

為了解決預測分析方法的問題，作者汪鉦祺 這樣論述：

粗糙度是衡量物體在加工後的表面重要指標之一，表面異常會造成後續工序的困擾，例如：油漆、印刷、上膠、電鍍等後加工效果，輕則需要重新拋光研磨，重則將產品重新製作。在木藝產業中目前拋光手法大多處於經驗法則之中，使用手工方式拋光更是比比皆是，因此師傅對於拋光機具及經驗，其手作傳承也具有一定的重要性，對於木藝產業之精品需求下，需要良好的拋光機具及穩定的拋光品質。在拋光製程初期打樣及調機非常耗時且花費成本，本研究藉由線雷射掃描儀量測歐洲山毛櫸表面輪廓資料獲取微米級的三維資料呈現3D圖並計算出粗糙度Ra值。將拋光製程的控制因子及水準建立資料庫，田口法4因子3水準用少量試驗組數找到關鍵因子後縮減因子數量執行

第2次田口法3因子3水準，利用多元迴歸分析法建立預測模型R2為0.95。本研究原始參數預估表面粗糙度為Ra值為6.56 μm實際為4.61μm，而最佳參數預估表面粗糙度為Ra值為4.39μm實際為4.30μm，均符合已生產的木藝產品表面粗糙度6μm以下規格，其研究成果能夠客觀地預測製程最佳參數。

大數據分析方法：用分析驅動商業價值

為了解決預測分析方法的問題，作者（美）米歇爾·錢伯斯等 這樣論述：

本書全面介紹了針對大數據的分析方法。本書內容全面、前沿，可幫助讀者針對當前的組織需求和分析能力找到合適的技術和方式來進行合理的分析。本書循序漸進的講授方式，幫助讀者制定能支持其企業需求的實現分析功能的路線圖，同時兼顧企業文化及客戶和企業相關利益群體的需求。韓光輝，1947年生，山東泗水人。1982年畢業於山東師范大學數學系。1987年畢業於北京大學地理系，獲博士學位並留校任教，北京大學教授，主要研究領域為歷史人口地理、歷史城市地理，著有《北京歷史人口地理》、《歷史地理學叢稿》、《從幽燕都會到中華國都——北京城市嬗變》、《宋遼金元建制城市研究》、《應用歷史地理研究》等書。在《歷史研究》、《中國史

研究》、《文史》、《地理學報》、《地理研究》、《歷史地理》、《中國歷史地理論叢》等刊物發表學術論文百余篇。MicheleChambers，現任ContinuumAnalytics公司的首席營銷官(CMO)，曾任MemSQL公司營銷副總裁、IBM大數據分析業務副總裁以及多家創業公司高管。她幫助數百家客戶利用大數據分析理念與技術實現其商業價值。ThomasW．Dinsmore曾任IBM、SAS等公司的大數據分析解決方案架構師，為超過500家企業提供過大數據分析方面的咨詢，在預測分析與商業、組織、技術經驗方面的融合方面有豐富的經驗。孫麗軍，現任SAP大中華區市場部負責人／副總裁，曾任IBM大中華區大

數據分析事業部營銷總監。孫女士還是清華大學經管學院客座講師以及職業導師，在各種期刊上發表了多篇專業文章。她在大數據方面具有濃厚的興趣並在工作中積極踐行大數據，曾經在各種大型會議上做關於大數據、物聯網、大數據營銷方面的演講。 譯者序推薦序致 謝第1章 現代分析基本原則11.1實現商業價值和影響31.2專注於最后一英里41.3持續改善61.4加速學習能力和執行力71.5差異化分析71.6嵌入分析81.7建立現代分析架構91.8構建人力因素101.9利用消費化趨勢101.10總結11第2章 商業3.0時代來臨13第3章 為什麼需要一個獨特的分析路線圖173.1概述173.2

業務領域 183.3數據193.4方法193.5精准203.6算法203.7嵌入203.8速度213.9總結21第4章 分析讓商業決策百尺竿頭更進一步224.1概述224.2案例研究234.3總結46第5章 構建分析路線圖505.1概述505.2第一步：確定關鍵業務目標505.3第二步：定義價值鏈515.4第三步：頭腦風暴分析解決方案機會535.5第四步：描述分析解決方案機會575.6第五步：創建決策模型595.7第六步：評估分析解決方案機會615.8第七步：建立分析路線圖655.9第八步：不斷演進分析路線圖675.10總結68第6章 分析應用696.1概述696.2戰略分析706.3管

理分析746.4運營分析766.5科學分析796.6面向客戶的分析806.7總結82第7章 用例分析847.1概述847.2預測867.3解釋897.4預報907.5發現917.6模擬967.7優化977.8總結97第8章 預測分析方法論988.1概述：現代分析方法988.2定義業務需求1018.3建立分析數據集1078.4建立預測模型1118.5部署預測模型1188.6總結122第9章 預測分析技術1239.1概述1239.2統計和機器學習1249.3大數據的影響1259.4有監督和無監督學習1279.5線性模型和線性回歸1369.6廣義線性模型1409.7廣義相加模型1419.8邏輯

回歸1429.9強化回歸1449.10生存分析1469.11決策樹學習1479.12貝葉斯方法1509.13神經網絡和深度學習1519.14支持向量機1559.15集成學習1569.16自動化學習1589.17總結163第10章 最終用戶分析16410.1概述16410.2用戶角色16510.3分析編程語言16910.4業務用戶工具17810.5總結189第11章 分析平台19011.1概述19011.2 分布式分析19111.3預測分析架構19511.4現代SQL平台20911.5總結220第12章 吸引分析天才並留住他們22212.1概述22212.2文化22312.3數據科學家角色

22712.4總結244第13章 組織分析團隊24513.1概述24513.2集中式分析團隊與分散式分析團隊24513.3卓越中心24913.4首席數據官與首席分析官25013.5實驗室團隊25213.6分析項目辦公室25213.7總結253第14章 你還在等什麼？趕快開始吧254附錄A 無監督學習：無監督式神經網絡257

以時間序列分析探討南部某醫學中心疫情期間門禁管制政策下人流預測之最佳化

為了解決預測分析方法的問題，作者蘇柏安 這樣論述：

研究目的如何提升疫情期間門禁管制政策下人流預測之有效性對管理上甚為重要，本研究以線性回歸法、時間序列分析法及類神經網絡方法，預測2020年COVID-19爆發期間，南部某醫學中心門禁管制政策下，分析最佳的人力配置。同時亦透過質性訪談，對於傳統人力配置之方式採用新技術應用的探討，藉以對於未來發生嚴重傳染病傳播時採用合適的策略來安排最適配人力。研究方法本研究主要採用個案研究方法，主要分為量性及質性，第一階段為量化方式，以線性回歸、時間序列分析法及類神經網絡等方法建構最佳化的預測模式。第二階段為質性研究方法，透過上一階段所產生的結果，與COVID-119期間南部某醫學中心門禁政策主要規畫者，進行檢

視與討論，最終了解人工排班與數據分析應用上的差異。研究結果本研究結果顯示時間序列模式及類神經網絡為南部某醫學中心於門禁管制期間，最佳預測之模式，MAPE值為11%與14%。此方式將可達到實際排班應用之效果。而時間數列及類神經網絡預測的結果，對於減緩決策者排班壓力、溝通協調及醫療資源配置管理上提升效益。結論與建議本研究以南部某醫學中心門禁管制期間做為主要場域，得知時間序列模式及類神經網絡對於門禁管制期間人預測，具有實務應用的意義，包括減緩決策者排班壓力、溝通協調及醫療資源配置管理上，與過去研究結果一致。故本研究建議未來各醫療院因疫情爆發而需要門禁管制時期，得以藉由本研究之成果，做為門禁管制政策人

員安排之決策，提升運作效率。