本站中国人民大学新时代企业高质量发展人才管理研修班（2025年7月26日原课表安排）中，徐世勇老师与“AI数据革新：探索人工智能与大数据技术在人力资源管理中的应用”相对应。本文聚焦HR数据分析与智能化的核心问题，结合常见实践场景解释关键概念、分析路径和适用边界，为希望系统理解“AI数据革新：探索人工智能与大数据技术在人力资源管理中的应用”的读者提供学习参考。文章依据公开课题作知识性梳理，不推断未公开的课堂内容；课程日期和教师安排请以最新正式通知为准。

先明确主题的核心问题

HR数据分析从描述性指标开始，逐步明确指标与管理问题的关系，再观察数据是否完整、样本是否适当以及结果是否可解释。战略性人力资源管理要从组织目标出发，明确关键岗位、能力要求和人才供给之间的关系。

把证据和情境放在一起

使用预测或自动化工具时，应验证模型在不同群体、岗位和时间段的表现，记录错误率、人工纠正和使用边界。人员数据要说明口径与时间，结合业务变化、岗位职责和员工反馈分析，避免把指标当作脱离情境的结论。

将理解转成可执行的观察

决策流程要明确哪些输出仅供参考、何时必须人工复核、谁承担最终责任，并为员工提供适当的查询与纠错渠道。将规划落实为招聘、培养、绩效和继任等机制，并明确负责人、周期与评估方式，便于检验是否支持业务结果。

说明方法的适用边界

人员数据具有敏感性，收集和使用应遵循必要、授权和安全原则。方案需由专业团队评估并定期复核。人力资源制度须遵守劳动法律法规并结合组织实际。本文不替代劳动法律或个案人事意见。

延伸阅读与实践

HR数据分析与智能化。学习者可以围绕“AI数据革新：探索人工智能与大数据技术在人力资源管理中的应用”整理一页问题清单：先写明希望回答的问题，再标出来源、时间、条件和仍待核实的部分。把公开页面明确写出的内容、本文的一般知识延展和个人判断分开，能避免把历史安排误读为当前承诺。遇到不同材料时，应检查它们是否讨论同一对象、同一时期和同一口径，再决定是否能够比较。实际应用需要结合使用者、组织能力和现场条件逐步验证；如果涉及专业风险，应交由合格人员依据完整材料评估。

课程与师资说明：本站课程页面《中国人民大学新时代企业高质量发展人才管理研修班（2025年7月26日原课表安排）》将徐世勇与公开主题AI数据革新：探索人工智能与大数据技术在人力资源管理中的应用相对应。本文围绕页面公开主题作知识性延展，不复述老师课堂原话。页面所列期次属于历史课表或课程记录，不代表当前仍在开班，也不代表新一期沿用同一安排。具体新期时间与教师安排请以最新正式通知为准。

老师公开履历：徐世勇。中国人民大学劳动人事学院教授、博士生导师。原通知将其列为人才管理研修班导师，课程主题涉及人工智能和大数据在人力资源管理中的应用。

本文依据本站公开师资履历与对应课程页面的主题作知识性梳理，不等同课堂逐字内容，也不代表老师未公开的个人观点。报名或安排学习前，请核对当前期次、课表、教师确认情况与开课时间；历史课表不代表该课程当前仍在开班。

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