目前整个社会的很多领域都在经历着大数据大潮的洗礼，人力资源管理领域也不例外。商业智能工具帮助人力资源管理逐步从经验模式向基于事实的模式转变数据；人力评估由主观的单一专家转变为基于大数据处理技术的数学模型；企业的招聘流程也在向越来越依赖社交网络和大型数据技术的方向发展。不久前，专注于“Big 数据 分析”的人力资源公司“数搜英语”与雇主品牌咨询与招聘服务商HiAll共同推出了基于“Big数据accurate员工推荐模式与解决方案”的TalentRADAR(人才雷达)。
5、如何做用户异常行为 分析internal 员工拥有对internal 数据的合法访问权限，其主观恶意行为在传统安全手段下似乎没有问题，无法定位和检测。目前网通等安全厂商提出的比较有效的检测方法是通过用户行为分析来检测内部威胁。异常用户行为是内部威胁、有针对性的攻击和金融欺诈的早期信号。通过收集用户行为数据，利用big 数据技术对用户行为进行建模并建立基线，可以发现异常的用户行为，从而帮助企业和组织发现问题并及时处理。
6、人工智能和大 数据对组织行为的影响1)管理对象的变更。人工智能时代，人将不再是劳动的主要完成者，不知疲倦的机器人将逐渐成为主力军。那么，管理对象是谁呢？是单纯的社会人还是人 机器人？2)管理方式的改变。智能中央调度平台会让信息实时畅通，最优决策会及时下达。那么，进一步的官僚化管理还有必要吗？3)管理目标的变化。大量的机器人将使企业的生产能力和服务能力达到前所未有的水平，社会物质将大大丰富。企业应该追求什么目标？
7、大 数据 分析处理应多元化Da-2分析加工要多元化。随着Da数据在各个业务领域的开发和应用，相关的技术和工具层出不穷，其中Hadoop框架得到了更多的关注和应用。脸书分析的主管KenRudin最近在纽约举行的Strata Hadoop世界大会上发表主题演讲时表示，不应低估关系数据库技术的价值。他认为，Hadoop编程框架可能是“Big 数据”运动的代名词，但它并不是企业从大规模存储的非结构化信息中获取价值的唯一工具。
问题是Hadoop是技术，big 数据和技术无关。大数据与业务需求有关。事实上，Big 数据应该包括Hadoop和关系型数据库以及任何其他适合手头任务的技术。Rudin表示，脸书的商业模式依赖于其对超过10亿社交媒体用户数据的用户数据和活动的处理，以提供有针对性的广告。然而，Hadoop并不总是我们需要做的最好的工具。
8、如何利用大 数据 分析用户行为习惯?手机可以通过以下方式了解用户的喜好:1。浏览历史。手机记录了用户的网页浏览历史，知道用户浏览过哪些产品、新闻或视频。这可以反映用户的兴趣和潜在需求。2.搜索记录。手机搜索框记录了用户的搜索词，也是了解用户兴趣的重要渠道。用户搜索的关键词可以直接反映他们的关注点和需求。3.应用程序使用。不同的应用吸引不同的用户群，
比如高频使用视频应用的用户，可能喜欢看视频。4.位置记录。用户经常去的地点也反映了他们的生活习惯和喜好。比如经常去健身房的用户，可能对健身感兴趣。但位置记录也涉及高隐私问题，很多用户会关闭位置权限。5.浏览商品。网购时，用户浏览和查询的商品信息会被记录下来，这也是判断用户喜好的一种手段。例如，用户经常浏览的商品类别，
9、游戏行业的大 数据 分析管理游戏界的大数据 分析管理层作为国内最大的网页游戏和智能手机游戏的R
