企业雇员离职意向模型的研究与应用

企业雇员离职意向模型的研究与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:清华大学出版社
作者:张勉
出品人:
页数:196
译者:
出版时间:2006-7
价格:25.0
装帧:平装
isbn号码:9787302129721
丛书系列:
图书标签:
  • 朋友
  • 1
  • 离职意向
  • 员工流失
  • 人力资源管理
  • 组织行为学
  • 员工敬业度
  • 工作满意度
  • 离职预测
  • 人才管理
  • 企业管理
  • 职业发展
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具体描述

本书作者在西方研究者已有研究成果的基础上,主要以中国IT企业员工为对象,深入探讨了影响员工产生离职意向的因素,并在实证研究的基础上提出了有针对性的员工保持策略。本书是国内第一本专门对员工离职进行深入研究的学术专著。本书最适合的读者群是对组织行为、人力资源管理领域感兴趣的研究者。由于本书对归纳—演绎的研究方法有比较深入的描述,因此从事管理学其他领域的研究者可以把本书作为参考资料之一。从事管理实践的工作者可以重点阅读本书的第3章和第7章。

书名:《数据驱动的城市空间规划与管理》 书籍简介: 一、 背景与概述 随着全球城市化进程的加速,城市空间结构日益复杂,城市管理面临着前所未有的挑战。传统的规划方法往往依赖于静态的人口普查数据和经验主义,难以捕捉城市动态变化的需求和居民的实时行为模式。本书《数据驱动的城市空间规划与管理》正是在这一时代背景下应运而生,旨在系统阐述如何利用现代信息技术,特别是大数据、人工智能和地理信息系统(GIS),构建一套科学、高效、适应性强的城市规划与管理新范式。 本书突破了传统规划理论的局限,将视角聚焦于城市运行的“数据体征”,强调从海量、多源异构的数据中提取洞察力,为城市规划的科学决策、精细化管理和可持续发展提供坚实的技术支撑。我们认为,未来的城市不是被动接受规划的客体,而是通过数据反馈不断自我优化的有机系统。 二、 核心内容与章节结构 本书共分为七大部分,二十一章,结构严谨,逻辑清晰,从理论基础、数据采集、模型构建到实际应用和未来展望,形成了一个完整的知识体系。 第一部分:数据驱动城市规划的理论基础与挑战 本部分首先界定了“数据驱动城市规划”的核心概念,探讨了从“基于经验的规划”向“基于事实的规划”转型的必要性。重点分析了当前城市规划中数据应用的主要瓶颈,包括数据孤岛现象、隐私安全顾虑以及数据质量控制的难题。同时,系统梳理了智慧城市理论框架下,空间数据在城市治理中的基础地位。 第二部分:多源异构空间数据的采集与融合 这是全书技术基石部分。详细介绍了现代城市空间数据的来源及其特性,包括: 1. 移动通信数据(CDR): 探讨如何利用基站定位数据分析人口宏观流动趋势和时空分布规律。 2. 遥感与无人机影像数据: 侧重于高分辨率影像在土地利用分类、城市形态监测中的应用,以及三维重建技术。 3. 物联网(IoT)传感器数据: 针对环境质量(空气、水文)、交通流量、公共设施使用状态的实时监测方法。 4. 社交媒体与众包地理信息(POI/UGC): 研究如何挖掘文本数据中的城市感知和居民需求热点。 本部分着重阐述了数据预处理、去噪、清洗以及跨尺度、跨时间基准的数据融合技术,确保输入模型的“数据血液”是纯净且一致的。 第三部分:城市空间行为分析模型 城市规划的本质是对人类活动的引导和优化。本部分深入剖析了多种先进的空间行为分析模型: 1. 时空网络分析: 利用图论方法建模城市道路和公共交通网络,评估可达性和连通性。 2. 出行链与活动链分析: 采用序列模式挖掘技术,重构居民的“工作-居住-休闲”多目标活动路径,精准定位公共服务设施的供给缺口。 3. 空间交互与扩散模型: 基于引力模型、重力模型和更复杂的基于主体的模型(ABM),模拟新规划或基础设施变动对周边空间活动的影响。 第四部分:城市形态与功能结构量化评估 本部分聚焦于如何用量化指标替代主观判断来评估城市形态的健康度。引入了城市形态学(Urban Morphology)的现代视角,结合GIS空间分析工具,对城市密度、斑块度、异质性、绿地率等指标进行时序分析。特别是对城市“功能分区”的动态监测,通过分析不同时段的职住分布比例,揭示城市功能混合程度,为职住平衡规划提供科学依据。 第五部分:数据驱动的交通系统优化 交通是城市生命线。本章着重于大数据在缓解拥堵、提升效率方面的应用: 1. 需求预测与信号配时优化: 基于实时交通流数据,利用深度学习模型预测短期交通压力,实现信号灯的自适应控制。 2. 公共交通线网重构: 结合OD数据和客流OD矩阵,利用优化算法设计更符合居民出行需求(而非行政区划)的公交线路和站点布局。 3. 慢行交通(步行与自行车)友好度评估: 利用路网拓扑和坡度数据,量化评估非机动车道的舒适度和安全性。 第六部分:面向韧性与可持续性的规划应用 数据驱动的规划目标不仅在于效率,更在于城市的长期韧性与可持续发展。本部分讨论了数据在应对城市风险和环境压力中的作用: 1. 城市热岛效应监测与缓解规划: 结合地表温度遥感数据与城市绿地、水体分布数据,模拟降温措施(如增加绿色基础设施)的有效性。 2. 城市防洪与内涝风险评估: 整合地形、土地覆盖和排水管网数据,进行高精度水文模拟,指导海绵城市建设。 3. 基础设施生命周期管理: 利用设备传感器数据和历史故障记录,预测桥梁、管线等关键基础设施的维护需求,实现预防性维护。 第七部分:规划决策支持系统与伦理考量 本书最后一部分回归到应用层面,介绍了如何集成前述模型和数据,构建一个直观、交互式的规划决策支持平台(DSS)。这包括数据可视化、情景模拟(What-If Scenarios)的可视化呈现。同时,本书未回避数据驱动规划的伦理困境,专门讨论了数据主权、算法偏见和个人隐私保护在城市规划实践中的重要原则与应对策略。 三、 读者对象 本书适合城市规划、地理信息科学、交通工程、土木工程、城市管理、公共政策等相关专业的高年级本科生、研究生,以及在政府规划部门、城市设计院、交通咨询公司、大数据技术公司工作的专业人士和决策者阅读。它不仅是一本理论参考书,更是一本指导实践的工具手册。

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读后感

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用户评价

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这本书的装帧设计简洁而专业,封面采用了一种沉稳的深蓝色调,配以清晰的白色宋体字,显得非常大气。内页的纸张质感上乘,触感舒适,印刷清晰度极高,即使是复杂的图表和数据分析部分,也能一目了然。从排版上看,作者显然对阅读体验有着很高的要求,大量的留白处理使得长篇阅读时眼睛不易疲劳。特别是书中穿插的案例分析部分,图文并茂,将抽象的理论概念具象化,极大地提升了阅读的趣味性和代入感。我特别欣赏作者在章节之间的逻辑过渡处理,每一个章节的衔接都像是精心编排的乐章,层层递进,引导读者自然而然地深入到更深层次的思考之中。这种对细节的极致追求,无疑为这本书的整体品质增色不少,让人在捧读时就能感受到它作为一本严肃学术著作所应有的重量感和专业度。整体而言,这是一本从视觉到触觉都令人愉悦的专业书籍。

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这本书的知识密度高得惊人,初次翻阅时,我不得不放慢速度,甚至需要反复回读某些段落,才能完全消化其中蕴含的信息量。它并非一本轻松的“快餐读物”,更像是一份需要投入时间和精力的学术“大餐”。作者似乎有一种将所有相关研究成果进行熔铸的野心,在不同的理论流派之间建立起对话的桥梁,使得读者能够全面把握当前学术界对该议题的认知版图。其中关于数据采集和变量选择的讨论尤为精辟,它清晰地指出了在构建预测模型时,哪些是必须纳入考量的关键性“锚点”。对于那些希望在实务中应用高级分析手段的专业人士来说,这本书提供的不仅是理论指导,更是一份详尽的实操蓝图,只是需要读者具备一定的统计学背景才能完全领会其精髓。

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坦率地说,这本书的学术性非常强,它更像是一篇集大成的研究报告,而非面向大众读者的普及读物。行文风格非常严谨,引用了大量的国内外权威文献,构建了一个坚实的文献基础,这对于需要进行深入学术研究的人来说是极大的便利。我发现书中大量的脚注和尾注,也反映出作者在资料搜集和核实上的勤奋与审慎。虽然这种严谨性偶尔会让非专业读者感到有些晦涩,但对于真正想弄清楚“这套模型是如何从零开始搭建起来的”的读者而言,这种详细的论证过程是不可或缺的宝藏。它教会我的不仅仅是结论,更是如何像一个研究者那样去思考和验证一个复杂的社会现象,从根本上提升了我的研究方法论素养。

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与其他探讨员工流失问题的书籍相比,这本书的独特之处在于其对“意向”这一心理变量的深入挖掘和建模尝试。它没有停留在对离职结果的简单回顾,而是将焦点前移到了驱动离职行为的内在心理动力上。我非常赞赏作者在捕捉和量化员工主观感受方面的细致努力,这使得模型不再是冰冷的数学公式,而是带有一定人性温度的预测工具。书中对“承诺感缺失”和“组织公平感知”等中间变量的剖析极其到位,它们之间的复杂相互作用被清晰地梳理了出来。阅读过程中,我不断地将书中的理论模型与我自己的工作经验进行比对,每一次印证都让我对这些抽象概念的实际意义有了更深刻的体会。这本书成功地架起了理论研究与企业人力资源痛点之间的桥梁。

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阅读这本书的过程,仿佛经历了一场结构严谨、逻辑缜密的思想漫游。作者的叙事风格极其克制而精准,没有丝毫冗余的华丽辞藻,每一个句子都像是精确计算后的产物,直指核心论点。特别是在方法论的阐述部分,那种层层剥茧、抽丝剥茧的论证过程,展现了作者深厚的学术功底和严谨的治学态度。我尤其欣赏它在理论框架构建上的雄心,试图将人力资源管理中的一个看似日常的现象,提升到可以进行系统性、预测性建模的高度。这种将实践问题与前沿量化模型相结合的努力,是这本书最让我感到振奋的地方。读到最后,我感觉自己的思维框架被重新校准了一遍,对于如何看待和处理组织内部的人员流动问题,有了一种全新的、更具前瞻性的视角。它不是简单地描述“为什么人们会离开”,而是试图提供一个“如何提前知道他们将要离开”的科学工具箱。

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