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数据告诉你，每次只专注一个任务你或许曾怀疑：同时处理多个任务其实会适得其反，降低工作成效。如今，新数据证实了这一观点。下面的图表呈现了两名员工在一天内通过电脑完成的工作量。其中，员工一转换注意力的次数相对较少，而员工二则在不停地切换任务。除这两名员工外，还有数千名电脑用户通过RescueTime这一软件来追踪自己每天的电脑使用情况。通过统计数据，我们可以客观描绘出现代员工每天平均切换数百次工作任务（不包括在智能手机上操

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2016年08月16日
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企业应该去储备一些数据方面的人才了对于一个理应奇缺人才的领域，数据科学似乎在快速造就大批新专家。不久前，1600人出席了华盛顿大学（University of Washington）机器学习教授卡洛斯•格斯特林（Carlos Guestrin）执掌的公司Turi在旧金山主办的一次数据科学峰会，表明数据科学引起的兴趣是多么的浓厚。格斯特林提出，所有软件应用在5年内都将需要内置的智能，使数据科学家——经过培训，能够对海

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2016年08月01日
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谷歌是如何重新定义HR的？当人们解读谷歌公司的成就归功于领先的技术及商业模式的时候，然而谷歌公司却坚定地认为，他们的成功来源于成功地运用了“人事分析”的优秀人员管理实践。这是一个令HRM兴奋的最佳实践! 转移到基于数据的人员管理 “人事分析”方法的基本前提是精准化和量化企业中最重要最影响深远的人员管理决策。你无法产生优秀的经营业绩，除非你的管理者采用精准化的人员管理决策。许多人会认为产品研发、市场销售、

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2016年05月11日
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什么是判断力如果你问我，作为一个男人，最重要的是什么能力？我会说，XING 能力。如果你再问，那么第二重要的呢？我会说，判断力。一开始，看到三表在他的龙门阵里发文《想当判断力仲裁者的曹政》的时候我还是颇为惊讶。三表和曹政都是我喜欢的大 V，而且都是小道消息推荐过的，难道不应该相亲相爱吗？什么情况？读了 Caoz 老师的《关于判断力-兼谈 IT 评论界冥顽不化的愚蠢》，到并没觉得："曹

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2016年02月18日
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人力资源数据将会是新的时尚吗？此文为HRSalon编辑部编译，欢迎个人转发分享。公众号，单位如需转载，请备注作者以及出处。如对HRSalon方面有自己的见解、作品以及资讯，也欢迎大家投稿至service@hrsalon.org HRSalon编者按：越来越多的HR关注人力资源数据，可不懂得如何正确的利用数据，数据是手段而不是目的，如何运用人力资源数据，是你今天需要迫切了解的。有一

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2016年02月02日

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对话微软CEO纳德拉：数据就是当今的货币 “技术的普及，比如云计算的应用，使得全世界不管是发达国家还是发展中国家，都有可能在工业4.0中占得先机。在全球互联的时代，德国，中国，尼日利亚都有可能在工业4.0中取胜。”当地时间20日上午，在瑞士达沃斯世界经济论坛间歇，微软首席执行官纳德拉（Satya Nadella）对腾讯财经表示。 20日上午9时，作为2016年冬季世界经济论坛的首开论坛之一，“Transform of Tom

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2016年01月21日
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管理者需要提高的“数字商” 你听说过“首席数据官”吗？欧莱雅、道明银行等老牌企业都已经成立了研究中心，任命了首席数据官，不少企业成立了虚拟或临时性组织，研究企业所拥有的数据中蕴藏的价值。数字商和智商、情商的不同之处在于它体现了组织运作智慧，对想象力以及智能的要求并重，以此制定清晰的战略、组织与人才策略，可被论证和阐述。麦肯锡在最新一份研究中提到：“我们很难意识到数字革命其实仍处于萌芽阶段。自从分组交换网络以及微处理器

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2016年01月08日
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移动互联网时代成为好招聘官有多难？因为过去这几年，招聘已经发生了翻天覆地的变化，人才换工作的成本越来越低，雇主已经不再占主导地位。有时候则是因为你还不够好。当市场发生改变的时候，你还在原地踏步，没有跟上它变化的步伐。你所擅长的那部分，也许它正在变得过时。以前我们都认为外向的人比较适合做招聘。因为他更容易寻找到新的机会，和陌生人建立联系，并且把它转化成候选人。所以很多时候，我们印象中的招聘官就是那

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2015年09月10日
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成人学习特点之"数据"说话成人学习目的明确，针对性强 “为提高工作能力”的最多，占到了59.4%,而“工作晋升需要”和“为找新工作”分别占到了2.4%和3.9%,这样和工作相关的学习目的就占到了得65.7%。梅里安曾说：成人教育各种教学项目无不体现出它们的实用性、功利性和职业性。成人学习的实用性和功利性是指成人学习多是为了应付当前工作与生活的需要，通常是为了解决问题而投入学习的，并希望尽快

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2014年08月14日
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HR，如何与数据谈一场恋爱 HR们若想深入开展更有价值的工作，必须开始近距离接触数据分析的逐项要义，了解和亲近她，最好是和她谈一场缠绵悱恻的恋爱，这必然是一个奇妙的历程，但也并非是一个可以迅速达成的过程，有效数据分析的背后，是卓越管理思维和逻辑的体现。我们可以把亲近数据分析的历程归纳为：反应、主动、决策和预测。与数据逐步亲密，是不是有点像谈恋爱？在实际执行上，势必会增加我们的工作量或协调更多

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2014年05月07日

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