人力资源管理工作评价指标与方法？
人力资源管理中不同岗位的考核指标各有侧重:
1.招聘配置:如招聘完成率、岗位匹配度、试用期离职率等。
2.培训发展:如培训计划完成情况、培训质量、员工满意度、教材开发率等。
3.绩效管理:如方案合理性、执行率、员工满意度、绩效提升等。
4.薪酬福利:如会计核算的准确性、及时性、成本控制、及时性、福利方案的合理性等。
5，员工关系:如，员工满意度，程序及时性，劳动争议处理等人力资源管理评价体系来评价企业人力资源管理的效益，发现企业人力资源管理中的问题，将为改善企业人力资源管理，促进企业战略目标的实现提供重要的决策依据。
数据质量的六大特性？
1完整性:主要包括无实体缺失、无属性缺失、无记录缺失、无字段值缺失四个方面。
2唯一性:指主键和候选键的唯一性。
一致性:指统一数据源、统一数据存储、统一数据口径。
4精度:是指测量误差和测量单位的精度。
5合法性:主要包括业务规则的格式、类型、域值和有效性。
及时性:指数据刷新、修改和提取的及时性和快速性。
高质量的数据一般包括哪些指标特征？
1)功能性:软件提供用户需要的功能。次要特征包括:适用性、准确性、互操作性和安全性。就数据而言，我个人认为重要的应该属于准确性和安全性。
A.对于准确性，一句话，先要有数据，再要数据完整，再要数据准确。相应的，可以在这个大项下看到相应的事件:
数据要有-gt数据时效性:数据要按照约定的时间产生。
数据要完整——gt数据完整性:数据不能少，不能缺失。当然，不多。
数据必须准确-gt数据准确性:值必须准确。
这些次要特征可能已经在许多学生中被写过和讨论过。;文章。这里只从数据质量的整体体系来阐述。需要注意的是，很多文章里也写了数据一致性。数据一致性的概念非常广泛，比如关系数据库中的外键一致性，CAP理论中的强弱一致性。个人认为，数据不一致最终影响的是数据的完整性或准确性。如果业务认为不一致是可以接受的，那就不是问题。所以我更愿意把数据一致性看作是一个根本原因，而不是质量模型的一个子项。
B.对于安全，尤其是数据安全，命题也很大，所以我赢了这里就不重复了。但是需要提到的是，数据安全涉及到隐私或者差分密码分析的防范，也可能是商科学生考虑的，所以在数字里。根据质量模型不可忽视。
2)易用性:指软件产品在规定条件下使用时，被用户理解、学习、使用和吸引的能力。对于数据，我认为数据的易用性可以分为两个方面:是否理解，是否需要。更多的是和日常沟通、产品需求、规划有关。
是否理解，是指目前我们对数据的定义是否被业界认可，团队之间，用户和开发者之间是否存在不一致。
是否需要，是指我们目前提供的数据是否真的能满足用户的需求，是否达到了数据的真实效果。比如我们给用户提供的是自己品牌的数据，但是用户可能需要行业下的数据来做进一步的市场规划。
3)可靠性:软件产品在特定条件下使用时保持特定性能水平的能力。例如，上游数据可以依赖关系的强度配置不正确，可能会影响数据的可及性。;不定期生产。可靠性是一个根本原因，它最终会影响功能。
4)效率:指软件产品在规定的时间内，相对于规定条件下使用的资源量，提供适当性能的能力。比如计算倾斜或者计算资源不足导致数据失效。效率也是一个根本原因，最终影响功能。
5)可维护性:是指当前的开发框架在修改或添加需求时是否足够灵活以支持，这是开发阶段主要考虑的。比如几个仓库的开发，新的上游来的时候，如果采用自下而上的烟囱开发，肯定对新的需求不友好。如果换成Hub或者bazaar模式，可能只需要开发ETL代码访问数据，剩下的完全可以重用，这是一种提高可维护性的手段。
6)可移植性:指软件产品从一个环境迁移到另一个环境的能力，这也是开发阶段主要考虑的因素。大家对服务或者网站的可移植性了解的比较多。数据可移植性是什么意思？我个人认为可移植性更强调跨技术平台移植，而不是模块间的数据重用。数据可以直接从一个计算平台迁移到另一个计算平台，或者SQL代码可以从一个计算平台迁移到另一个计算平台。在便携性方面，我还没有t遇到了令人信服的导致质量问题的案例。如果有相关的例子，可以交流。