德尔菲法的应用案例，HR人事管理软件到底有什么用？
企业最大的资产是人。人事管理无疑是企业发展的坚实后盾——人事管理质量的高低，直接影响着企业的核心竞争力。
相信每一位人事都曾在领导的殷切期望下，踌躇满志地立下一个又一个目标：
我要建立一套优秀的人事管理体系，让它落地执行。
我要快速开发人才，确保人岗匹配，为公司储备实力。
我要调整好员工关系、员工与工作、员工与公司之间的关系，实现资源的合理配置……
然而，理想很丰满，现实很骨感。工作中，不少人事天天埋头苦干：被一大堆琐事缠身，信息不灵通、沟通不顺畅、数据统计难、事务审批太麻烦……
即使是建立员工档案，也叫人抓狂——一个不小心，材料放错袋子，找不出来了！
常规工作几乎占去全部工作时间，谈何真正从事人事管理？
说起人事管理系统，小编今天给大家安利一个宝藏软件——伙伴云，针对人事管理中的痛点问题，提供员工在本公司的全生命周期管理，将人事从高强度的琐事中解救出来，提高人事管理的效率。
伙伴云人事管理系统适用于各行业多个场景的人事信息管理：
人事管理：针对人事调整过程信息不可视，繁杂的人工操作等痛点，为用户解决人员面试录入、人力资源统计、绩效考核计算等多方面核心问题。流程管理：将业务流程信息化、可视化，使得员工在工作中随时可了解当前人资分配情况，极大提高了入职转化、人事调动等操作的效率。统计分析：确保过程信息完整记录，减少人工操作的同时，为人事部门主管提供更加全面的数据分析来支持决策。1.标准化招聘流程，提高人才招聘效率
通过系统化的流程管理，记录面试者及从邀约到面试后评价全流程信息。减少人力资源的重复劳动和错误率。
招聘流程管理模块：将招聘流程规范化，缩短了招聘周期，提高了招聘效率。
面试邀约及评价：收集面试者信息，登记邀约面试人员、各个面试时间及面试结果等过程数据，同步给相关人员。
2.建立人事调动流程，提升员工调动效率
人事调动模块规范了人事调动流程，减少了人员调动错误率和时间成本，人事调动更加精准。
人员调动管理：登记人员档案信息，设置人员调动流程，审批后方可完成调动。
人员表及人员调动记录：留存所有员工相关信息，并可进行公司维度的统计分析；人员调动后相关信息自动改变。
3.绩效考核：建立员工互评考核机制，提升员工满意度
360评价模块提供全面的员工评价，既减少了主观性，又提高了考核的准确性。
绩效规则配置及记录：针对不同绩效规则内容可实现自行配置，提供灵活多样的绩效得分。录入绩效得分后系统自行计算并查看排行信息。
员工互评考核机制：创建互评项目后，自动生成每一个员工的互评数据。
4.人事档案管理，数据化管理员工信息
通过人事档案管理模块，统一员工信息，减少数据管理混乱的情况，数据管理更加规范。
5.考勤数据多维度统计分析，减少人事压力
伙伴云能实现自动统计每名员工上月的平均工作时间、加班时长、出勤天数、迟到早退次数、矿工天数、请假天数、年假剩余天数、晚餐补贴天数、打卡/地点设备异常次数等等。
每一条考勤状态都被记录的明明白白，人事也可以从繁杂的考勤统计中解放出来，减少考勤统计带来的核算压力。
伙伴云考勤自动统计：可以帮助人事部人员统计每个月的员工考勤情况，包括应/实际出勤天数、请假天数、迟到早退情况等；
6.人事管理统计分析实时生成，便于掌握员工情况
领导实时掌握员工档案信息和绩效数据，助力领导全方位评估员工。
领导工作台：员工互评，部门间互评，结合档案信息和绩效数据，领导更全面地了解员工表现，制定人力资源策略和决策。
人事主管工作台除上述优点之外，伙伴云还非常灵活，可根据企业需求灵活调整！还有模板开箱即用，任君选择哦！
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shapley值的应用条件？
基于Shapley值权重分配的组合预测模型 所谓组合预测，就是将若干种单一预测方法赋予不同的权值，从而形成综合的预测模型。在组合预测中，权重选取十分重要，合理的权重会大大提高预测精度。常见的权重选取方法有：算术平均法、标准差法、方差倒数法、均方倒数法、离异系数法、AHP法、德尔菲法、最优加权法等。AHP法与德尔菲法均为主观赋权，不可避免地会受到人为因素的影响；最优加权法预测的精度最高，但是计算复杂，往往需要求解线性规划或非线性规划，且求得的权重可能为负数，往往只能得到次优解，在实际应用中有较大的局限。在对物流需求进行预测时，为有效降低预测误差常会进行组合预测，而这时为各个单一的预测方法分配的权重应反映这种单一的预测方法对总预测结果贡献的大小。误差越大，预测效果越差，则在组合中的权重越小；预测误差越小，预测效果越好，则它在组合预测中的权重应该越大。Shapley值法是用于解决多人合作对策问题的一种数学方法。它主要集中应用在合作收益在各合作方之间的分配，Shapley值实现的是每个合作成员对该合作联盟的贡献大小，突出反映了各个成员在合作中的重要性。Shapley值法的最大优点在于其原理和结果易于被各个合作方视为公平，结果易于被各方接受 首先利用等间距数据序列，建立多个等间距灰色预测模型模型，再将这些单个灰色预测模型进行组合，可以建立等间距组合灰色预测模型。组合权系数的确定可利用合作对策的shapley值方法。最后通过一个具体的实际例子对组合预测模型的建立方法加以说明，实例对原始数据序列分别选取不同的序列构造了三个单个预测模型,根据三种预测模型得到了组合预测模型，实例计算结果表明组合预测模型比单个GM（1，1）模型预测方法具有更高的拟合和预测精度.” ---------------------------------------------------------------------青岛理工大学
杭州女生6年花200万留学？
不是“海龟”不值钱，而是没有能力的“海龟”，在国外没有学到真本事的“海龟”，在国外吃喝玩乐顺便做点“代购”赚钱的“海龟”不值钱。举2个极端的例子：
一、留学多年英语都说不利索的“海龟”。留学多年，从高中开始出国读私立学校，一路到本科毕业回国。面试进入公司时（是家长找人找关系）才安排了助理岗位的工作。而这份工作这位“海龟”却依然不能胜任，英语的口语、正常的商务邮件、最基本的商务接待都不能做好，最终实在没办法从业务部门的助理岗位调整至人力部门当助理，工资从税后6000调整到4000。
虽然业务能力不行，但是在吃、喝、泡吧、服装、名牌、化妆等领域却很有研究，当时我们开玩笑说：这样的“海龟”可能有很多，而他们真的可能不适合在技术型的企业里工作，可能在一些时尚杂志、媒体等更对他们的路子。
留学六七年的时间，连基础的英语都不能说好的“海龟”，可以想见在大学的专业学习中，到底能学到什么？六七年的时间完全可以让一个人从任何一个领域的“小白”进阶到“大咖”的段位。
二、哥伦比亚大学毕业归来的真“海龟”。朋友在国内媒体工作几年，觉得自己各方面的能力有待提升，于是发奋申请了哥伦比亚大学的新闻学院的录取通知，在学习的期间真的是每天熬夜到天明。回国后，在某媒体担任内容总监职务，是很多猎头追踪的对象，年薪越来越高，眼界越来越宽广。
两种状态，两种“海龟”，“真学习”和感受异域风情是不一样的状态。真拼命和吃喝玩乐收获的是不一样的结局。你我身边一定有这样2种不同的海龟，如果你是老板，你会选择哪一种？
不是他们不值钱，不是留学不值得，是他们留学期间根本没有认真的学习，完全在“烧钱玩”导致最终的结果（此处仅为个人观点）。
德尔菲法在论文中如何应用？
德尔菲法指的是一种专家咨询的方法，应用于决策或问题解决过程中，旨在通过专家的意见和建议来达成共识。在论文中，德尔菲法可以用于收集专家的意见和建议，以验证或完善研究结论、提出新的研究问题或预测未来发展趋势等。以下是德尔菲法在论文中的应用步骤：
1.明确研究目的和问题，确定需要征询专家意见的问题。
2.选择合适的专家，可以通过专家库、学术期刊、会议等渠道寻找合适的专家。
3.编制德尔菲调查表，列出需要征询专家意见的问题和选项。
4.将调查表通过邮件、问卷等方式发给专家，征求其意见和建议。
5.对专家提供的意见进行汇总和分析，整理出共性和差异性，并根据专家的建议进行修改和完善。
6.将修改后的调查表再次发给专家，征求其对修改后的意见和建议。
7.根据德尔菲法的收敛准则，当专家意见收敛到一定程度时，停止征求意见。
8.对专家的意见进行综合分析，形成研究结论或提出新的问题和建议。
需要注意的是，德尔菲法在应用过程中需要注意专家选择、调查表设计、意见汇总和分析等环节，以保证调查结果的可靠性和有效性。
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