2025年大學《數(shù)據(jù)計算及應用》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)采集與處理技術在人力資源管理中的應用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。請將正確選項字母填在題干后的括號內(nèi)）1.在人力資源數(shù)據(jù)采集過程中，直接從員工填寫的電子化入職表格中提取信息屬于哪種數(shù)據(jù)來源？（）A.內(nèi)部系統(tǒng)自動生成B.員工主動提供C.第三方數(shù)據(jù)提供商D.現(xiàn)場觀察記錄2.下列哪項不屬于人力資源領域常見的非結構化數(shù)據(jù)？（）A.員工績效評估中的評語B.員工滿意度調查的開放式回答C.公司內(nèi)部通訊錄的姓名和職位D.人力資源管理系統(tǒng)中的薪資條記錄3.當發(fā)現(xiàn)員工離職率數(shù)據(jù)中存在個別異常值（如遠高于平均水平的離職率），在進行分析前首先應該采取的措施是？（）A.直接使用原始數(shù)據(jù)進行所有分析B.刪除該異常值，不進行進一步解釋C.檢查數(shù)據(jù)來源和記錄過程，確認異常值是否真實存在以及原因D.用平均值替換該異常值4.在將不同部門收集到的員工滿意度調查問卷數(shù)據(jù)整合到一起進行分析時，最需要關注的問題是？（）A.數(shù)據(jù)的存儲格式是否統(tǒng)一B.各部門問卷問題的措辭是否存在差異C.數(shù)據(jù)的總量大小D.數(shù)據(jù)的采集時間點5.人力資源數(shù)據(jù)清洗的主要目標之一是？（）A.提高數(shù)據(jù)存儲的效率B.增加數(shù)據(jù)的維度C.消除數(shù)據(jù)中的錯誤和不一致性，保證數(shù)據(jù)質量D.減少數(shù)據(jù)量以便于可視化6.如果人力資源部門希望利用歷史數(shù)據(jù)預測未來員工的流失風險，最適合應用哪種類型的數(shù)據(jù)分析技術？（）A.聚類分析B.回歸分析C.主成分分析D.關聯(lián)規(guī)則挖掘7.將員工的績效得分按照從高到低排序，并計算中位數(shù)、平均數(shù)等描述性統(tǒng)計量，這屬于數(shù)據(jù)分析中的哪種層次？（）A.探索性數(shù)據(jù)分析B.統(tǒng)計推斷C.預測建模D.數(shù)據(jù)挖掘8.在設計用于收集員工技能信息的數(shù)據(jù)庫表時，應遵循哪種設計原則以減少數(shù)據(jù)冗余？（）A.數(shù)據(jù)類型多樣化B.減少字段數(shù)量C.第三范式（3NF）D.數(shù)據(jù)加密9.以下哪項技術通常被用于發(fā)現(xiàn)隱藏在大量數(shù)據(jù)中的未知模式和關系？（）A.回歸分析B.數(shù)據(jù)聚類C.關聯(lián)規(guī)則挖掘D.線性回歸預測10.對于需要向管理層直觀展示不同部門員工平均薪資差距的情景，最合適的圖表類型可能是？（）A.散點圖B.餅圖C.柱狀圖D.熱力圖二、簡答題（每小題5分，共25分）1.簡述在人力資源數(shù)據(jù)采集過程中需要考慮的倫理和法律問題。2.列舉至少三種常見的員工個人信息，并說明其通常的數(shù)據(jù)類型。3.描述數(shù)據(jù)清洗過程中處理缺失值的三種常見方法。4.解釋什么是數(shù)據(jù)整合，并簡述整合來自不同HR系統(tǒng)（如HRMS和績效管理系統(tǒng)）的數(shù)據(jù)可能遇到的挑戰(zhàn)。5.簡述使用機器學習進行員工離職預測的基本流程。三、論述題（每小題10分，共20分）1.論述數(shù)據(jù)分析技術（如統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘）在優(yōu)化企業(yè)招聘流程方面的潛在應用和價值。2.結合實際場景，論述在人力資源管理和決策中應用數(shù)據(jù)可視化的重要性，并說明應如何選擇合適的可視化方法。四、案例分析題（15分）某公司近年來員工流失率有所上升，管理層希望利用數(shù)據(jù)分析找出原因并制定改進措施。人力資源部門收集了過去一年員工入職信息、季度績效評估結果、培訓記錄以及員工離職時的面談記錄（匿名化處理）。數(shù)據(jù)包含員工部門、職位、年齡、性別、入職時長、學歷、績效評級、接受的培訓次數(shù)、培訓滿意度評分、離職/在職狀態(tài)以及離職原因（若已離職）等信息。請分析：（1）針對上述數(shù)據(jù)，哪些數(shù)據(jù)采集來源可能被使用？請列舉至少三種。（2）在準備用于分析的數(shù)據(jù)時，可能需要進行哪些關鍵的數(shù)據(jù)處理步驟？請說明每一步的目的。（3）假設要分析影響員工離職率的關鍵因素，可以采用哪些數(shù)據(jù)分析方法？請至少提出兩種方法，并簡述如何運用這些方法來輔助管理層理解流失原因。---試卷答案一、選擇題1.A解析：內(nèi)部系統(tǒng)自動生成是指數(shù)據(jù)來源于公司自有的信息系統(tǒng)，如HRMS，根據(jù)預設流程或員工操作自動記錄或計算生成，員工填寫的電子化入職表格是典型的通過系統(tǒng)錄入或接口獲取的數(shù)據(jù)。2.C解析：結構化數(shù)據(jù)是指具有固定格式和明確含義的數(shù)據(jù)，通常存儲在數(shù)據(jù)庫中，如姓名、職位、薪資等。選項A、B、D均為非結構化或半結構化數(shù)據(jù)，只有選項C（通訊錄中的姓名和職位）是典型的結構化數(shù)據(jù)。3.C解析：發(fā)現(xiàn)異常值后，首先必須核實其真實性和原因，判斷是真實反映情況的數(shù)據(jù)錯誤、記錄錯誤還是操作失誤。只有確認異常值后，才能決定后續(xù)的處理方法（如修正、刪除或保留并解釋）。4.B解析：不同部門問卷措辭的差異會導致數(shù)據(jù)收集的不一致性，例如提問方式、選項設置不同，直接影響數(shù)據(jù)的可比性和后續(xù)整合分析的準確性，這是整合前需要重點解決的問題。5.C解析：數(shù)據(jù)清洗的主要目的是識別并糾正（或刪除）數(shù)據(jù)集中的錯誤、不一致和缺失值，以確保數(shù)據(jù)的質量和可靠性，為后續(xù)的分析和決策提供準確的基礎。6.B解析：回歸分析（特別是分類回歸）能夠根據(jù)歷史數(shù)據(jù)中已知的員工特征（如績效、滿意度、部門等）建立模型，預測員工未來發(fā)生流失（分類為“流失”或“未流失”）的概率。7.A解析：探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）旨在通過統(tǒng)計量和可視化手段初步了解數(shù)據(jù)的分布、模式和潛在關系，計算中位數(shù)、平均數(shù)、排序等屬于典型的EDA步驟。8.C解析：第三范式（3NF）要求一個表中不包含已在其他表中已包含的信息，強制執(zhí)行此范式可以顯著減少數(shù)據(jù)冗余，保證數(shù)據(jù)的一致性，提高數(shù)據(jù)維護效率。9.C解析：關聯(lián)規(guī)則挖掘旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項之間有趣的關聯(lián)或相關關系，例如發(fā)現(xiàn)哪些特征的員工更容易離職，或者購買某種培訓的員工是否傾向于獲得更高績效評級。10.C解析：柱狀圖適用于比較不同類別（在此例中為不同部門）的數(shù)值大小，清晰直觀地展示各部門員工平均薪資的差距。其他圖表類型或不適于比較類別，或不適合展示這種差異。二、簡答題1.人力資源數(shù)據(jù)采集的倫理和法律問題主要包括：確保數(shù)據(jù)采集的合法性（如獲得員工明確同意），保護員工隱私（僅采集必要數(shù)據(jù)，安全存儲），避免數(shù)據(jù)歧視（確保分析結果不基于受保護的特征如種族、性別等進行不公平對待），以及遵守相關法律法規(guī)（如個人信息保護法、GDPR等），保障員工的知情權和訪問權。2.常見的員工個人信息及其數(shù)據(jù)類型包括：姓名（文本/字符串類型）；員工編號（唯一標識符/數(shù)值類型）；聯(lián)系方式（如電話號碼、郵箱地址，文本/字符串類型）；入職日期（日期類型）；部門/職位（分類/枚舉類型）；薪資/福利信息（數(shù)值類型）；學歷/專業(yè)（文本/分類類型）。3.處理缺失值的三種常見方法：刪除含有缺失值的記錄（若缺失比例不高且不影響分析結果）；刪除含有缺失值的特征/字段（若該特征不重要或缺失過多）；數(shù)據(jù)填充，包括使用均值/中位數(shù)/眾數(shù)等統(tǒng)計量填充數(shù)值型數(shù)據(jù)，或使用最頻繁出現(xiàn)的類別/回歸預測等方法填充類別型數(shù)據(jù)。4.數(shù)據(jù)整合是指將來自不同數(shù)據(jù)源、不同結構或不同格式的數(shù)據(jù)合并到一起，形成一個統(tǒng)一、完整的數(shù)據(jù)集的過程。整合來自不同HR系統(tǒng)的數(shù)據(jù)可能遇到的挑戰(zhàn)包括：數(shù)據(jù)標準和定義不一致（如同一概念在不同系統(tǒng)用不同術語表示），數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一（如日期格式、數(shù)值格式），數(shù)據(jù)質量問題（如重復記錄、不一致信息），系統(tǒng)接口限制（如無法直接連接或數(shù)據(jù)傳輸不穩(wěn)定），以及數(shù)據(jù)安全和權限協(xié)調問題。5.使用機器學習進行員工離職預測的基本流程：首先，定義問題，確定預測目標（員工是否流失）；其次，數(shù)據(jù)收集與準備，收集相關歷史數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)清洗、整合和特征工程，創(chuàng)建包含預測特征（如績效、滿意度、工作年限等）和目標變量（流失/未流失）的數(shù)據(jù)集；接著，選擇合適的機器學習模型（如邏輯回歸、決策樹、隨機森林等）；然后，使用歷史數(shù)據(jù)訓練模型；之后，評估模型性能（如準確率、精確率、召回率等指標）；最后，將訓練好的模型應用于新的員工數(shù)據(jù)，進行離職風險預測，并根據(jù)預測結果制定干預措施。三、論述題1.數(shù)據(jù)分析技術（如統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘）在優(yōu)化企業(yè)招聘流程方面具有顯著的應用價值和潛力。首先，通過分析歷史招聘數(shù)據(jù)（如各渠道來源的申請量、轉化率、面試周期、錄用后員工績效/留存率等），可以評估不同招聘渠道的有效性，優(yōu)化招聘預算分配，將資源集中在效果最好的渠道上，提高招聘效率。其次，利用數(shù)據(jù)分析進行職位描述優(yōu)化，分析成功候選人與職位要求的匹配度，識別關鍵能力要求，使職位描述更精準，吸引更匹配的人才。再次，數(shù)據(jù)分析可用于改進篩選流程，例如通過文本分析技術初步篩選簡歷，或建立基于歷史數(shù)據(jù)的應聘者畫像，輔助HR進行簡歷篩選，提高篩選的準確性和效率。此外，還可以分析面試評估數(shù)據(jù)，確保面試官的評估標準一致且有效，預測候選人的潛在績效和留存概率，輔助做出更明智的錄用決策。最終，通過應用數(shù)據(jù)分析，招聘流程可以變得更加數(shù)據(jù)驅動、精準高效，并有助于提升新員工的績效和組織承諾。2.數(shù)據(jù)可視化在人力資源管理和決策中應用的重要性體現(xiàn)在多個方面。首先，它能夠將復雜的人力資源數(shù)據(jù)（如員工流動趨勢、績效分布、薪酬結構、敬業(yè)度調查結果等）轉化為直觀的圖表和圖形，使非技術背景的管理層也能輕松理解數(shù)據(jù)背后的信息和趨勢，為決策提供直觀依據(jù)。其次，可視化有助于快速識別問題，例如通過熱力圖發(fā)現(xiàn)績效或流失率異常的部門或團隊，通過散點圖觀察員工年齡與績效的關系等，使管理者能夠及時關注并介入。再次，數(shù)據(jù)可視化支持有效的溝通和報告，無論是向管理層匯報分析結果，還是向員工解釋公司的人力資源政策（如薪酬公平性分析結果），可視化圖表都比純文本更清晰、更有說服力。最后，可視化能夠促進數(shù)據(jù)驅動文化，鼓勵HR團隊和管理層基于事實和數(shù)據(jù)進行溝通和決策，而不是僅僅依賴直覺或經(jīng)驗。選擇合適的可視化方法至關重要，應依據(jù)要傳達的信息類型（比較、趨勢、分布、關系等）和受眾特點來選擇，常見的圖表包括柱狀圖（比較）、折線圖（趨勢）、餅圖（構成比例）、散點圖（關系）、箱線圖（分布）等。四、案例分析題（1）可能被使用的員工數(shù)據(jù)采集來源包括：人力資源信息系統(tǒng)（HRIS/HRMS），存儲員工基本信息、薪酬、福利、績效、培訓記錄等結構化數(shù)據(jù)；員工自助服務系統(tǒng)（ESS），員工可能在此更新個人信息或提供反饋；內(nèi)部通訊工具或調查平臺，用于收集員工滿意度或敬業(yè)度調查數(shù)據(jù)；績效管理系統(tǒng)，記錄員工的績效評估結果和目標完成情況；員工離職面談系統(tǒng)或記錄，收集離職員工的原因和意見（匿名化處理）；薪酬管理系統(tǒng)，提供薪資、獎金、福利等數(shù)據(jù)；可能還包括與業(yè)務系統(tǒng)對接的數(shù)據(jù)，如銷售業(yè)績、項目參與情況等。（2）準備用于分析的數(shù)據(jù)時可能需要進行的關健數(shù)據(jù)處理步驟及其目的：*數(shù)據(jù)清洗：識別并處理缺失值（如填充或刪除）、異常值（如修正或刪除）、重復記錄（如合并或刪除），目的是保證數(shù)據(jù)的準確性和一致性，避免錯誤信息誤導分析結果。*數(shù)據(jù)整合：將來自不同系統(tǒng)（如HRMS、績效系統(tǒng)、調查平臺）的數(shù)據(jù)按照員工標識（如員工編號）進行匹配和合并，形成一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖，目的是整合多源信息，獲得更全面的員工畫像，進行綜合分析。*數(shù)據(jù)轉換/規(guī)范化：將數(shù)據(jù)轉換為適合分析的格式（如日期格式統(tǒng)一、文本分類編碼），對數(shù)值型數(shù)據(jù)進行標準化或歸一化處理，目的是使不同來源和類型的數(shù)據(jù)具有可比性，滿足分析模型的要求。*特征工程：根據(jù)業(yè)務理解和數(shù)據(jù)分析目標，創(chuàng)建新的、更有預測能力的特征（如計算工作年限、員工年齡、績效得分變化率等），或選擇最相關的特征，目的是增強數(shù)據(jù)對分析問題的表達力。（3）可以采用的數(shù)據(jù)分析方法包括：*描述性統(tǒng)計分析：對員工的基本屬性（部門、職位、年齡、績效評級等）、離職率、流失員工特征等進行概括性統(tǒng)計（如計算各部門的平均離職率、繪制流失員工在各部門的分布圖），目的是初步了解流失情況的概況和分布特征。*相關性分析：計算不同變量（如績效評級、培訓次數(shù)、滿意度評分、入職時長等）與員工離職率之間的相關系數(shù)，目的是探索哪些因素可能與員工流失存在關聯(lián)，識別潛在的流失風險因素。*分類模型（如邏輯回歸、決策樹）：使