基于支持向量机的人力资源管理风险预测研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·人力资源管理风险研究现状 | 第11-13页 |
| ·支持向量机理论研究现状与应用 | 第13-15页 |
| ·本文主要研究内容 | 第15页 |
| ·本文的创新点 | 第15-16页 |
| ·小结 | 第16-17页 |
| 第2章 人力资源管理风险分析 | 第17-24页 |
| ·人力资源管理的定义及内容 | 第17-18页 |
| ·人力资源管理的概念 | 第17页 |
| ·人力资源管理的内容 | 第17-18页 |
| ·人力资源管理风险的定义及特点 | 第18-19页 |
| ·人力资源管理风险的分布及表现 | 第19-20页 |
| ·人力资源管理风险成因分析 | 第20-22页 |
| ·人力资源本身的风险 | 第20页 |
| ·人力资源管理过程中的风险 | 第20-22页 |
| ·人力资源管理风险管理过程分析 | 第22-23页 |
| ·风险识别 | 第22页 |
| ·风险评估 | 第22-23页 |
| ·风险监控 | 第23页 |
| ·风险驾驭 | 第23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 第3章 人力资源管理风险评价指标体系的建立 | 第24-34页 |
| ·人力资源管理风险因素分析 | 第24-28页 |
| ·招聘风险 | 第25页 |
| ·道德风险 | 第25-26页 |
| ·绩效风险 | 第26-27页 |
| ·薪酬风险 | 第27页 |
| ·培训风险 | 第27-28页 |
| ·离职风险 | 第28页 |
| ·人力资源管理风险预测指标选取原则 | 第28-30页 |
| ·科学性原则 | 第29页 |
| ·目的性原则 | 第29页 |
| ·系统性原则 | 第29页 |
| ·精简性原则 | 第29页 |
| ·实用性原则 | 第29-30页 |
| ·可操作性原则 | 第30页 |
| ·人力资源管理风险预测指标体系的建立 | 第30-33页 |
| ·预测指标体系的建立 | 第30-32页 |
| ·预测风险值域范围的划定 | 第32-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于SVM 的人力资源管理风险预测研究 | 第34-48页 |
| ·将SVM 用于人力资源管理风险研究的可行性分析 | 第34-35页 |
| ·基于SVM 回归算法人力资源风险预测建模 | 第35-36页 |
| ·人力资源管理风险预测 | 第36-44页 |
| ·搜集数据 | 第36-37页 |
| ·数据处理 | 第37-44页 |
| ·模型参数选取与计算 | 第44-47页 |
| ·核函数及参数选择 | 第44-47页 |
| ·建立预测模型 | 第47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第5章 中国平安保险公司人力资源管理风险实例研究 | 第48-63页 |
| ·中国平安公司背景介绍 | 第48-49页 |
| ·部门层级的设置 | 第49-50页 |
| ·业务层级 | 第49页 |
| ·管理层级 | 第49-50页 |
| ·人力资源管理各阶段风险数据的获取过程 | 第50-58页 |
| ·招聘风险数据的获取 | 第50-52页 |
| ·道德风险数据的获取 | 第52-53页 |
| ·绩效风险数据的获取 | 第53页 |
| ·薪酬风险数据的获取 | 第53-55页 |
| ·培训风险数据的获取 | 第55-56页 |
| ·离职风险数据的获取 | 第56-58页 |
| ·人力资源管理风险预测 | 第58-59页 |
| ·防范人力资源管理风险的对策 | 第59-62页 |
| ·招聘风险的防范 | 第59页 |
| ·道德风险的防范 | 第59页 |
| ·薪酬风险的防范 | 第59-60页 |
| ·绩效风险的防范 | 第60页 |
| ·培训风险的防范 | 第60-61页 |
| ·离职风险的防范 | 第61-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 附录 | 第68-74页 |
| 作者简介 | 第74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 | 第74-75页 |
