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MYT Order on SLDC's charges for the 5th Control Period- ...
Table No.2.1 Approved Annual Fees and Operating Charges for 4 th Control Periods (Rs. Cr.)....................................................................... 9
人才分析与策略 (B8590) 夏季...
课程描述 战略就是了解公司业绩的驱动因素。本课程延续核心战略制定课的讨论——但重点关注影响战略成功的内部、管理和组织因素。特别是，本课程是关于公司业绩的人力资本决定因素。在商业和创新的前沿，新想法及其执行都关键依赖于战略人力资本。麦肯锡或贝恩等精英咨询公司，谷歌、亚马逊和 Facebook 等科技公司，或高盛等金融公司，都走在了大力投资人力资本作为竞争优势来源的前沿。 人力资本分析以及人力资本如何在各种环境中用作战略工具。这些公司利用分析策略来加强人事管理——一套称为人力分析的策略和技术。本课程讲述人力资本作为战略优势的来源，以及公司、顾问、高管、银行家和技术人员如何利用经验数据来巩固和发展他们的优势。本课程还重点介绍人员分析与企业和行业竞争优势（即战略）之间的关系。我们将研究行业和组织特征，并根据企业的竞争优势重点研究其人员战略。本课程的一个重要部分是负责任和合乎道德地使用这些新技术。在人员决策中使用数据引发了有关隐私、算法偏见、自我实现预言和社会影响的问题。对这些问题的视而不见不仅会引发道德问题，还会破坏股东价值和副业。我们的课程主要通过讨论案例和文章以及技术、银行和咨询业高管的客座讲座进行。无需了解 MBA 核心以外的高级分析方法。少量数据作业可以在 Excel 中完成。
商业分析讲稿单元 1 ...
● 业务问题框架：在此步骤中，我们基本上会找出我们试图解决的业务问题，例如，当我们试图找出供应链效率不高的原因或我们销售量下降的原因时。当利益相关者意识到业务的任何部分效率低下时，通常会与他们进行这种讨论。 ● 分析问题框架：一旦我们有了问题陈述，我们接下来需要考虑的是如何针对该业务分析问题进行分析。在这里，我们寻找需要分析的指标和具体点。 ● 数据：一旦我们根据需要分析的内容确定了问题，接下来我们需要的就是需要分析的数据。在此步骤中，我们不仅从各种数据源获取数据，而且还清理数据；如果原始数据已损坏或具有错误值，我们会消除这些问题并将数据转换为可用形式。 ● 方法选择和模型构建：一旦数据准备好，棘手的部分就开始了。在此阶段，我们需要确定必须使用哪些方法以及哪些指标是关键的。如果需要，团队必须构建自定义模型，以找出适合各自操作的特定方法。很多时候，我们拥有的数据类型也决定了可用于进行业务分析的方法。大多数组织会制作多个模型，并根据确定的关键指标进行比较。● 部署：在选择模型和分析解决方案数据的统计方法后，我们需要做的下一件事是在实时场景中测试解决方案。为此，我们在数据上部署模型并寻找不同类型的见解。根据指标和数据亮点，我们需要决定解决问题的最佳策略并有效实施解决方案。即使在业务分析的这个阶段，我们也会将预期输出与实时输出进行比较。稍后，基于此，我们将决定是否需要重申和修改解决方案，或者是否可以继续实施解决方案。
![FORSYTHE 诉 DHS [观点]](/simg/4/49d065215a017eb505a6a69e6639ee3b03f85ba0.png)
FORSYTHE 诉 DHS [观点]
杰弗里·福赛斯受雇于美国国土安全部 (DHS)。他离职时声称自己的辞职是被错误强迫的，并于 2021 年与 DHS 达成和解。根据和解协议，福赛斯先生有权在 2017 年至 2021 年期间获得某些时期的补发工资。在 DHS 根据福赛斯先生提交的收入报表计算出他的补发工资后，他向功绩制度保护委员会提交了一份强制执行和解协议的申请，声称 DHS 错误计算了所欠的工资等。委员会指派的行政法官 (AJ) 裁定 DHS 部分违反了和解协议，并命令 DHS 重新计算福赛斯先生的补发工资。DHS 请求全体委员会审查 AJ 的重新计算命令，而福赛斯先生则提出反诉，要求审查 AJ 初步决定的其他方面。全体委员会批准了国土安全部的请求，撤销了要求国土安全部重新计算 Forsythe 先生欠薪的 AJ 命令，并驳回了 Forsythe 先生的反诉。Forsythe 诉国土安全部，2024 WL 1599152 (MSPB 2024 年 4 月 11 日)（最终命令）。对于 Forsythe 先生向我们提出的上诉，我们予以支持。
人工智能和大数据分析的作用
发布日期：2024 年 11 月 1 日 喀布尔日期：2024 年 12 月 17 日 摘要：本研究深入研究了人工智能 (AI) 和大数据分析对企业管理的影响。人工智能和大数据分析使决策和战略规划过程更加有效、快速和数据驱动，从而为企业提供了显着的竞争优势。该研究强调了人工智能和大数据分析如何使企业能够更好地分析客户行为、预测市场趋势并提高运营效率。研究结果表明，数据驱动的决策过程为企业提供了战略优势，增强了客户满意度和品牌忠诚度。然而，该研究还解决了数据安全、隐私问题、高实施成本以及对训练有素的人员的需求等挑战，为如何有效管理这些问题提供了见解。此外，该研究评估了人工智能和大数据分析对企业管理的长期影响，强调了培养数据导向管理文化的必要性。建议未来的研究重点关注人工智能和大数据分析的不断发展的应用，并强调将这些技术整合到战略规划和决策过程中的重要性。这项研究揭示了人工智能和大数据分析在推动可持续增长和增强企业竞争优势方面可以发挥的重要作用。关键词：人工智能、大数据分析、决策、战略规划、企业管理 Özet：在分析过程中，YZ 和 YZ 的分析结果将根据其重要性进行评估。 YZ 已经完全分析，我已经制定了战略计划，并且已经完成了日常工作。恰里什马，YZ 已经完全分析了我的分析，并进行了分析，并进行了一些操作。保加利亚语的实际情况是，我的策略是通过使用策略来实现的。 Ancak、veri güvenliği、gizlilik、yüksek maliyetler 和 personel eğitimi gibi uygulama zorlukları da ele alımakta、bu zorlukların üstesinden gelmek için öneriler sunulmaktadır。 YZ 已将其彻底分析，并对其进行了彻底的分析。 Gelecek araştırmalar için YZ ve büyük veri analitiği uygulamalarının gelişen yönlerine odaklanılması önerilmekte ve işletmelerin stratejik planlama ve karar alma süreçlerine bu teknolojilerin entegrasyonunun önemine dikkat çekilmektedir。布恰利什玛，揭示了人工智能和大数据分析如何有效帮助企业实现可持续增长并提高竞争力。关键词：人工智能、大数据分析、决策、战略规划、企业管理