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大数据,,重点人口管理(一)
浅谈计划生育重点人口的重点管理
改革开放，特别是近年来市场经济和国有企业体制改革，使企业员工的政治、经济和生活观念等方面均发生了一些变化，尤其是部分职工有偿解除劳动关系后，使与企业与职工之间的的关系更加松散，约束力削弱，人员逐渐由企业人向社会人转变。在人口流动数量增长的同时，其流动性也趋于增强。因此，计划生育工作面临市场经济多元化带来的影响和挑战是前所未有的。本文就石油企业体制改革后，对计划生育重点人口如何进行重点管理进行探讨。
一、重点人口管理存在的问题
作为国家特大型企业，地域分散，人口基数大、有偿解除劳动关系人员多、家属多、待业青年占有一定比例。作为计划生育重点人群，管理中存在一低两难三弱等问题。
一低：即计划生育信息准确率低。由于占重点人口比例较大的是有偿解除劳动关系人员，均由原单位移交到其配偶所在单位进行管理。在进行隶属关系移交时，有些数据统计不准，孕情信息、育龄妇女的基本信息掌握不实。
两难：一是买断工龄人员、家属和待业青年外出人员数量多、流动性强、情况复杂、难以管理。二是买断工龄人员对企业缺少归属感，不但身处的位置与企
。
握第一手资料，才能发现问题，加大管理力度，并以人为本，提供优质服务，也使我们在宣传、教育和服务时能做到更有针对性，从而使工作的效果更加显著。
⒊宣传教育是手段
转变人们的婚育观念，宣传教育要先行。这始终是一条治本之策。要以育龄群众为中心，广泛深入地开展多层次、多形式的计划生育宣传教育，帮助育龄人群转变婚育观念，逐步达到自我调节生育的目的。宣教工作是一门艺术，如何做到生动活泼、入耳入脑、结合实际、持之以恒，需要计生工作者在实践中不断探索。
一是多样性。要针对重点人口不能受到单位直接管理，地域分散，流动性大的特点，充分利用多种形式进行宣传教育活动，如广播、电视、黑板报、文艺演出、知识竞赛、发放资料、网络和计划生育四进家等形式，普及计生法律法规和生殖保健科普知识，引导群众树立科学、文明、进步的婚育观念。同时，要改变计划生育主要以女方为主的传统思想，对其配偶也要在隶属单位进行各种宣教活动，做到夫妻同教。
二是针对性。把受教育对象划分为不同层次进行不同内容的教育。对党政领导，重点宣传人口理论、计划生育政策；对计划生育信息员及骨干重点宣传计划生育基本知识；对新婚夫妇，宣传生殖保健及避孕、节育知识；对广大育龄夫妇，则大力宣传计划生育意义及我国的基本国情，宣传三优知识。对更年期妇女，讲授卫生保健知识等。
三是典型性。在计划生育的宣传教育中，注重用正反两个方面的典型与身边发生的人和事启发大家。如对响应国家号召，主动放弃二胎生育指标的同志要大张旗鼓地宣传奖励。同时，对那些违反计划生育政策的人，要耐心地进行说服教育，并给予一定的行政处罚。 四是激励性。由于教育对已经脱离了原来单位的有偿解除劳动关系人员而言，缺乏经济利益驱动效应。因此，其配偶所在单位应建立相应的激励机制，如经常开展一些由家庭成员参加的竞赛活动，并给优胜者一定的物质和精神奖励。积极开展“四进家”活动，不但给重点人员带去党的方针政策，更要带去组织的温暖和关怀。计划生育工作要使群众经济上有实惠、政治上有地位、生活上有保障，才能使之产生认同感。要少一些口头利益、宣传利益，必须给群众带来看得见、摸得着的真实利益。
⒋综合治理是核心
人口与计划生育是一项政策性强，涉及广大群众切身利益的社会系统工程，而重点人员的计划生育工作，更突出地体现了综合治理管理与服务的功能。既要做好注重机关职能部门的横向配合，又要注重和基层单位的纵向联系，形成完整有效的计划生育管理网络，搞好综
合治理。
一是将有偿解除劳动关系人员及家属的计划生育工作纳入配偶所在单位的管理范围，层层签订责任书，明确分工、落实责任，使对重点人员的计生工作制度化、日常化。要加强对重点人员配偶的管理，并通过他们，增强重点人员和企业的联系，夫妻双方一方违反了相关的法规和规章制度，另一方要在所在单位受到相应的处罚。
二是要增加对重点人口计生管理人、财、物的投入，建立和健全工作网络，确保工作经费所需。要在充分摸清底细的基础上，搞好移交管理，坚决杜绝人员不明，责任不清的现象。不能一交了之，要经常和移交单位计生委进行沟通。现在各单位都有比较好的内部信息网络，但计生管理统计口径及方法不一，所得出的数据往往有很大的差异。应该利用先进的计算机技术，筑起一个人口信息新的工作平台，将所有的信息在这个平台上进行整合，加强信息交流与合作，达到资源共享。各单位间要定期进行信息通报，做到不遗漏人员，不留死角。 三是针对重点人口管理的特殊性和复杂性，建立重点人员档案，摸清解除劳动关系人员、家属、子女等人员的情况，掌握她们的生育状况、持证情况、再就业情况等，做到心中有数。并针对不同个体出现的不同问题，采取针对性措施。
大数据,,重点人口管理(二)
大数据时代的人力资源管理
李白“天地者，万物之逆旅；光阴者，百代之过客”。每一个21世纪的中国人都感受到了当前科技发展之迅猛，时不我待、学习追赶之必要。
马云：当我们还没有弄清什么是个人计算机的时候，互联网就到来了；当我们还没有弄清什么是互联网的时候，大数据时代已经到来了。
大数据 云计算
一、大数据及其特点
（一）大数据的定义
大数据就是很大的数据。但是在不同领域，又有不同的状况。
大数据作为一种数据集合，当我们使用这个概念的时候，实际包含有三层含义：一是数据很大；二是变化很快；三是构成复杂。但是，大数据里面却蕴藏着大知识、大智慧、大价值和大发展。
大数据不光是一大堆数据的存在，更重要的是大数据还是一种思维方式和新的管理、治理路径。因此，应该引起充分的重视。我认为，对于我们人才管理领域来说，大数据的出现，乃是一个可以大幅度提升管理水平的、千载难逢的良好契机。
（二）大数据是怎么出现的
大数据是数据量变积累达到质变的结果；
当今的世界，基本上一切都可以用数字表达，所以叫数字化的世界；
我们每个人都是数据的制造者
谷歌 （Google）& 脸谱（Facebook）
通过分析，来找到客户需求，提高其产品的销量
第一个提出大数据概念的是麦肯锡公司 2013年，是大数据元年。
（三）大数据与云计算的关系
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。
如果没有大数据的信息积淀，“云计算”的能力再强大，也没有用武之地。大数据与“云计算”二者结合起来，将给世界带来一场深刻的管理技术革命与社会治理创新，当然，人才管理也包括在内。
（四）大数据重视事物的关联性
大数据有一个重要特点，就是不讲为什么，而重视关联性。
榨菜指数 & 方便面指数
（五）大数据的价值重在挖掘
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。
波士顿爆炸案
（六）大数据将颠覆诸多传统
以往，社会科学研究常用的“抽样调查”，曾经被认为是社会文明得以建立的牢固基石，其应用范围很广。其实，它只是在技术受到限制的特定时期，解决特定问题的一种无奈方法。现在，人们已经可以收集到过去无法收集到的信息，所以“样本就等于全部”。而且这样做，比使用抽样调查方法得出的结论要准确的多。
有专家称：大数据将颠覆13个行业。互联网金融就是一个明显的案例。
（七）大数据的本质是洞察
洞察工作重点：倾角传感器
洞察未来趋势：甲型H2N1
洞察管理规律
洞察调度奥妙：农夫山泉
洞察客户需求：电商将会变成的生产性公司
洞察员工表现
洞察客户诚信：银行
洞察合适人选：海选
二、为什么叫大数据时代
（一）人类社会前进的脚步
采集社会
农业社会
工业社会
信息社会 计算机时代（机器可读，数据可算）
互联网时代（信息传递，信息服务）
大数据时代（生活、工作与思维的大变革）
（二）人类历史上的五次媒介革命
人类利用信息的历史，经历了五次革命，媒介革命催生了数据大爆炸。以欧洲信息储存量为例，过去50年增长100%，今后3年将增长100%。
第一次，史前时期 语言出现
第二次，公元前3500年 文字出现
第三次，15世纪 印刷术普及
第四次，19世纪中叶 电话、广播、电视发明
第五次，20世纪中后期至今 计算机 互联网 数字化
——媒介革命，促进了世界信息与数据的爆炸性增长。
（三）信息时代的三大定律
第一定律：摩尔定律
第二定律：吉尔德定律
第三定律：麦特卡尔夫定律
（四）数据成为战略资源
在奥巴马看来，大数据是未来的新石油，对它的占有与控制，犹如对领地权、制海权、制空权的控制，反映的是一个国家的核心能力之大小。因此，他已经将大数据上升到国家战略高度。
未来的世界可能会划分为大数据、小数据、无数据三个世界。
三、数据成为战略资源
（一）解释：数据、信息与知识
1.85------------------------------ 数据
奥巴马身高1.85m---------------- 信息
大多数黑人男性身高超过1.85m-- 知识
数据+背景=信息
信息+提炼=知识
三者之间呈价值递增的变化趋势
（二）数据大了就有价值
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，就能
够变成价值。
大数据可以在任何一个行业创造更多的价值。——麦肯锡
（三）大数据促进人力资源就业工作
信息公开促进就业
实时数据促进就业
个性服务促进就业
（四）大数据的利用过程
1. 采集
2. 清洗/预处理
3. 统计/分析
4. 挖掘
案例分析：
王永庆的数据思维：
——依靠数据的颗粒度细取胜
林彪的数据思维：
——数据颗粒度更加细腻
马云的大数据团队：
——建立选举数据库分类
四、大数据与人力资源管理
（一）大数据与人才培育
世界在线教育人数暴增：可汗学院，2000余部自拍教学视频，慕课
大数据能够发现学习软肋
美国已经利用大数据方法建立了富有个性的“高等教育教学支持系统”。其中有种“学习分析技术”，能够通过对与学生相关的海量数据分析，辨别出每个学生的学习行为和学习模式。这就便于在学习的初始阶段发现哪些学生面临学习困难，或者有辍学的危险，从而采取比较准确的帮扶措施，因势利导。
大数据能帮助教师改进教学
人才培养靠教育与培训。但是以往一个很大的弊端是，教师不知道学生是不是真正把课听懂了。如果问一声大家懂了么？一般回答都会说懂了。这里就掩盖了有的学生因为羞于回答不懂而带来的难堪。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。
案例：李娜的成功与大数据有关
原来网球比赛，与其他体育项目一样，涉及大量数据，主要是“一发成功率”、“一发得分率”以及Ace球，是标志竞技水平的关键指标。发球速度、发球成功率、得分点则突出体现了球员的打法特点。在平时教练过程中，如果“非受迫性失误”、“双发失误率”上升，则表明球员心理状态或体力开始下滑。
IBM：大数据帮助教练
IBM研制的智能分析平台，能够基于过去8年的赛事数据，对每个球员的历史记录进行分析，确定出每个球员的关键指标。每场比赛分析的数据，超过4100万个，包括比分、回合数、制胜分、发球速度、击球类型、击球数量等。
（二）大数据与人才发现
在没有大数据的条件下，发现与选拔都很难做到“全信息”。也就是，很可能是在被选人员不够充分的情况下进行人才选拔的。也就是只能“少数人在少数人中选拔人才”。【大数据,,重点人口管理】
大数据能够帮助人们解决这个问题。从理论上讲，凡是符合条件的都可以进入选拔的视野。这就解决了少数人从少数人中选人的弊端。
案例：大数据挖到最好的棒球队员
奥克兰运动家队，魔球奇迹再现，总经理比恩大功臣
著名猎头公司的工作利器是大数据
根据国际著名人力资源公司的研究，真正把一个人才配置好，并不是挖过来就行了，而是要帮助猎才企业把猎来的人才放到应该放的位置上。
怎样才算放对了位置？要考虑四个因素：这个人的智商、这个人的情商、这个人的经历、这个人的价值观。
大数据是怎么找人的？
人才雷达能够广泛搜集到有关某个人的资料。他们的搜索对象都有哪些呢？就是人们在网络上留下的生活轨迹、社交言行等等个人信息。
包括：专业论坛（丁香园、知乎、CSDN等）上的发帖数，发帖内容，被引用数量，引用者的影响力。由此，能够建立一个人的能力模型，包括了其知识结构，兴趣图谱、性格气质，专业成就等等。
（三）大数据与人才管理
麦可思对2012级新生的一项调查显示，本科新生的逃课率为33%，高职新生的逃课率则为22%。为阻止这种瘟疫的蔓延，不少高校请出各种“点名神器”。
案例：大数据实现人性关怀
2013年7月，华东师大一名女生收到来自学校“勤助中心”的一条短信。短信问：“同学你好，发现你上个月餐饮消费较少，不知是否有经济困难？如有，可电话、短信或邮件我。”
大数据导航学生成长
上海闵行区依托大数据，致力于教育管理信息化取得明显成效。学生进出校门，刷一下电子学生证，从其到校、离校时间，就能看出学校是否经常延迟下课放学时间。这个电子学生证，又是学生健康卡，借书卡，还能了解学生参加了哪些体育运动项目与社会实践活动等等。 人才市场管理应包括人员筛查
市场上来来往往的寻职人流中，在逃犯比例约占万分之一。
大数据能够翻转考核
用友董事长王文京说：“数据可以说明过去，但数据也可以驱动今天，更可以决定未来”。
（四）大数据与人才就业
案例：利用大数据创业
某军队干部转业后来到北京，本想好好干一场，但总不如人意，决定下海自己创业【大数据,,重点人口管理】
（五）大数据与人才评价
你知道哪首唐代的诗最受追捧吗？
有人通过对4个方面的数据搜集，对最受中国人喜欢的唐诗进行了排序，出版了一本《唐诗排行榜》。
四个方面是：历代选本入选唐诗的数据；历代点评唐诗的数据；20世纪研究唐诗的论文数据；文学史著作选介唐诗的数据。另外，互联网上的阅读、评论、载录也统计在内。对这些数据按照一定的方法进行加权处理，按照得分多少，自然就可以把最好的唐诗排列出来，最受喜爱的诗人也就凸显出来了。
案例：大数据预测出诺奖得主
世界著名的汤森路透(Thomson Reuters)公司，去年曾经准确地预测到谁是该年度的获奖者，准确率高达8/11。
五、大数据与社会综合治理【大数据,,重点人口管理】
（一）大数据提升综合治理水平
——大数据的应用能够实现一场新的革命，提高综合管理水平。
从粗放化管理走向精细化管理；
从单兵作战走向联合共享型管理；
从柜台式管理走向全天候管理；
从被动反应走向主动预见型管理；
从风险隐蔽走向风险防范型管理。
案例：以医药部门管理为例说明
我们可以通过统计全国各大医院每天发出去的药品明细清单，发现不同药品的使用量。用大数据方法抽取其中的一项内容，比如抗生素的使用量费用占总发药品使用量费用的比例（北大医院6.7%，有些省份超过13%。我国用量是美国的10倍。），就能知道全国哪个地区医生的医疗水平、职业道德好。
（二）大数据与社会治安
案例：苏州治安
2012年，苏州人口增至1300万。在如此人口压力下，苏州连续10年被江苏省评为“社会治安安全市”。其打击处理案件数、刑拘转捕率、技术支撑率全省第一。现行命案破案周期缩短为5天，破案率99.16%。
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