内容简介 本书采取人物对话的形式，用讲故事的方法，将人力资源管理中一些典型的问题用高级数据分析的方法去解决。 全书分为8章，第1～2章介绍人力资源管理数据分析的意义和数据分析前的准备工作；第3章讲述回归分析法在员工需求预测中的应用；第4章讲述培训师评估分数的标准化；第5章分析薪酬公平性；第6章介绍综合评价法在员工能力评估中的应用；第7章介绍如何使用Boosting、随机森林算法预测员工离职概率；第8章讲述如何通过文本分析中的情感分析法解读员工辞职报告。 本书能够帮助人力资源管理人员开阔眼界、打开思维，加深对数据分析的认识，促进数据分析技术在人力资源管理领域的应用。 前言 笔者一直想将概率统计、数据挖掘等数据分析的高级方法应用到人力资源管理领域。在当前的信息化、数据化时代，人力资源管理对数据的依赖性相当强，从招聘中的能力和素质测评，到培训评估、绩效管理、岗位分析、劳动用工、效能分析、薪酬管理等各方面都需要进行数据分析。但人力资源的数据分析大多是描述性统计分析，较少用到高级数据分析技术，如回归分析、聚类分析、因子分析、判别分析、文本挖掘等，对数据的利用率不高，更缺乏对数据的有效和深入挖掘。 笔者一直苦于没有找到合适的工具，直到接触R语言。随着了解不断深入，笔者发现R语言有很多优点：它摆脱了SPSS这类软件的禁锢，即摆脱那种严格的环境和刻板的分析；函数式的编程风格很接近Excel函数用法，复杂的模型通常一两个函数就能解决，容易学习和上手；拥有大量的统计算法，可以任意研究和使用；可以绘制出生动美观的数据图形。而且R语言完全免费，这对人力资源管理专业人员来说非常重要，因为企业几乎不太可能为人力资源部门专门配备商业统计软件。 于是本书做了一次大胆尝试，即以R语言为基础，将概率统计、机器学习、文本挖掘等大数据时代流行的数据分析技术，和人力资源管理实践结合在一起，看看有何化学反应。在…