HRVP是人力资源副总裁的岗位外文的宿写。
指人力资源副总裁（Human Resource Vice President），管理岗位，直接向总裁汇报工作，往往是一些大型的公司或者人力资源体系比较健全和完善的公司才会设置的岗位，这个岗位的设置意味着公司人力资源的定位从原本孤立的某个支持、执行类部门上升到具有战略高度的部门。
hrvp是资源副总裁。
HRVP，指人力资源副总裁，管理岗位，直接像总裁汇报工作，往往是一些大型的公司或者人力资源体系比较健全和完善的公司才会设置的岗位，这个岗位的设置意味着公司人力资源的定位从原本孤立的某个支持、执行类部门上升到具有战略高度的部门。
在现代商业环境中，人力资源已经成为一个组织成功的关键因素。人力资源副总裁（HRVP）在为企业提供战略指导方面发挥着至关重要的作用。HRVP战略思维不仅要关注人力资源管理的日常操作，还需要具备深刻的战略洞察力，以找到机会并解锁人力资源的潜力。
一个成功的HRVP应该具备良好的战略思维能力，这意味着他们需要具备以下几个核心要素：
HRVP必须与高层管理团队紧密合作，深入了解组织战略的方向和目标。只有这样，他们才能确保人力资源战略与组织战略高度契合，并能够提供关键支持和建议。HRVP应该了解组织的文化、业务挑战和市场竞争环境，以便针对性地开展人力资源工作。
HRVP必须善于收集、分析和解读人力资源数据。通过深入了解员工绩效、离职率、培训投入和组织效能等关键指标，HRVP能够做出明智的决策。数据驱动的决策可以帮助HRVP确定问题的根本原因，并制定相应的解决方案。
HRVP应该与不同部门的领导建立紧密的合作伙伴关系。通过与业务团队的协作，HRVP可以更好地了解业务需求，为招聘、绩效管理、培训和发展等关键领域提供有效的支持。建立良好的伙伴关系有助于HRVP在制定人力资源战略时获得更大的支持和参与。
HRVP需要持续推动创新，以应对不断变化的市场环境和业务需求。他们应该鼓励团队提出新的想法和解决方案，并为他们提供必要的资源和支持。创新思维可以帮助HRVP开拓新的人力资源实践，提高组织的竞争力。
作为人力资源领导者，HRVP应该致力于员工的发展和成长。他们应该支持员工的培训和职业发展，帮助他们提升技能和能力。通过发展员工，HRVP可以激发员工的潜力，提高员工满意度和忠诚度。
良好的沟通能力是一个成功的HRVP必备的技能。他们需要能够清晰地传达战略目标和要求，并与各级员工建立有效的沟通渠道。有效的沟通有助于减少误解和冲突，促进团队合作和协作。
作为领导者，HRVP需要具备强大的领导力，以激励团队并引领变革。他们应该能够建立一个积极的工作环境，赋予员工更多的自主权和责任感。强大的领导力可以帮助HRVP赢得团队的信任和合作。
HRVP战略思维是一个复杂而关键的能力，它可以帮助企业将人力资源管理提升到一个新的水平。一个拥有战略思维的HRVP能够为组织提供有力的支持和建议，解决人力资源挑战，并推动组织的发展和成功。
今天我们来聊一聊hrvp是什么职位这个话题，了解一下这一职位在现代企业中的角色和功能。
HRVP即人力资源副总裁（Human Resources Vice President），是公司中负责人力资源管理的高级管理职位。这一职位对企业的人力资源战略、政策和流程起着至关重要的作用。
作为公司的人力资源副总裁，他们通常负责制定并执行公司的人力资源策略，以确保公司拥有一支高效、合适的人力资源团队，促进员工的发展和士气的提升。
HRVP通常直接向公司的首席人力资源官（CHRO）汇报，协助制定并实施人力资源政策，确保公司的人力资源管理符合当地法律法规以及公司的发展方向。
除此之外，HRVP还负责招聘、培训、绩效管理、员工关系等人力资源管理的各个方面，为公司提供专业的人力资源支持和建议。
作为人力资源副总裁，HRVP需要具备一定的管理经验和卓越的领导能力。他们需要善于沟通、协调和解决问题，能够有效地管理团队并推动业务发展。
此外，HRVP还需要具备扎实的人力资源管理知识和技能，对人才招聘、培训、绩效考核等方面有深入的了解，能够制定并执行有效的人力资源管理策略。
除了管理能力和专业知识，HRVP还需要具备战略思维和业务敏感度，能够根据公司的发展需要制定相应的人力资源战略，为公司的长期发展提供支持。
随着企业对人力资源管理的重视程度不断提高，HRVP作为人力资源管理的高级职位，未来的发展前景将更加广阔。在当今竞争激烈的商业环境中，优秀的HRVP将会成为企业发展不可或缺的一部分。
对于有志于从事人力资源管理的专业人士来说，提升自身的管理能力和专业素养，争取成为一名优秀的HRVP将是一个非常有前途的职业发展方向。
在现代企业中，HRVP是什么职位这一问题不仅关系到企业的人力资源管理，更关乎整个企业的发展和运营。作为人力资源管理的高级职位，HRVP承担着重要的责任和使命，需要具备丰富的管理经验和专业知识，发挥卓越的领导能力，为企业的持续发展贡献自己的力量。
希望通过本文的介绍，能够让大家更加深入地了解HRVP这一职位的概念、职责和发展前景，为职业规划和发展提供一些参考和启发。
HRVP和CHO是组织中的两个不同角色和职责。
HRVP（人力资源副总裁）是负责领导和管理人力资源部门的高级管理人员。他们通常负责制定和执行组织的人力资源战略，包括招聘、员工培训和发展、绩效管理、薪酬福利和员工关系等方面。HRVP在组织中扮演着战略规划者和人力资源政策制定者的角色，他们与高级管理层密切合作，确保人力资源实践与组织目标一致。
CHO（首席人才官）则是负责组织的人才战略和人才管理的高级职位。他们关注的是组织的人才需求和人才发展，以确保组织具备足够的高素质人才来实现战略目标。CHO通常会负责招聘和选拔人才、开展人才培养和绩效管理、激励和留住关键人才等工作。他们在组织中扮演着人才发现者和人才发展者的角色，与部门负责人和高管团队紧密合作，确保人才管理与组织战略相契合。
总结起来，HRVP主要是负责整个人力资源部门的领导和管理，注重人力资源战略的制定与执行；而CHO则是负责整个组织的人才战略和人才管理，注重人才发展和人才激励。
HRVP是最大的,是人力资源副总裁的职位；其次是HRD，是人力资源总监的职位；HRBP相对最小，是人力资源合作伙伴的职位，也主要负责团队中的员工发展，人才发掘，能力培养及相关调节工作。
hrvp：指人力资源副总裁（Human Resource Vice President），管理岗位，直接向总裁汇报工作，往往是一些大型的公司或者人力资源体系比较健全和完善的公司才会设置的岗位，这个岗位的设置意味着公司人力资源的定位从原本孤立的某个支持、执行类部门上升到具有战略高度的
cho：是英文Chief Human resources Officer的缩写，指首席人力资源官。
岗位级别比较：
CHO>HRVP即首席人力资源官>人力资源副总裁
HRVP是最大的,是人力资源副总裁的职位；其次是HRD，是人力资源总监的职位；HRBP相对最小，是人力资源合作伙伴的职位，也主要负责团队中的员工发展，人才发掘，能力培养及相关调节工作。
1、含义不一样：HR是Human Resource，是人力资源的意思。HRBP是人力资源业务合作伙伴。显然后者是前者的合作伙伴，这是不一样的。
2、工作内容不一样：HR主要通过六大模块实现企业管理，分别是审视员工从自身开始、开展工作有序推进、站在员工立场想事情、结合人性永续激励、安排工作落脚企业战略。HRBP的主要工作内容是负责公司的人力资源管理政策体系、制度规范在各业务单元的推行落实，协助业务单元完善人力资源管理工作，并帮助培养和发展业务单元各级干部的人力资源管理能力。
3、要点不一样：HR的要点有将人力资源计划与企业的战略目标和行动计划整合起来、工作和职位的设计应有助于促进企业创新、薪酬和奖励制度要与高绩效的工作相适应、重视并促进团队合作等。HRBP的要点则是切实针对业务部门的特殊战略要求，提供独特的解决方案，将人力资源和其自身的价值真正内嵌到各业务单元的价值模块中。
之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现；于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。
训练数据：
Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis
D1 Sunny Hot High Weak No
D2 Sunny Hot High Strong No
D3 Overcast Hot High Weak Yes
D4 Rain Mild High Weak Yes
D5 Rain Cool Normal Weak Yes
D6 Rain Cool Normal Strong No
D7 Overcast Cool Normal Strong Yes
D8 Sunny Mild High Weak No
D9 Sunny Cool Normal Weak Yes
D10 Rain Mild Normal Weak Yes
D11 Sunny Mild Normal Strong Yes
D12 Overcast Mild High Strong Yes
D13 Overcast Hot Normal Weak Yes
D14 Rain Mild High Strong No
检测数据：
sunny，hot，high，weak
结果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。
基本思想：
1. 构造分类数据。
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
接下来贴下我的代码实现=》
1. 构造分类数据：
在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。
数据文件格式，如D1文件内容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
这三步，代码我就一次全贴出来；主要是两个类 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》
package myTesting.bayes;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;
import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;
import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;
public class PlayTennis1 {
private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";
/*
* 测试代码
*/
public static void main(String[] args) {
//将训练数据转换成 vector数据
makeTrainVector();
//产生训练模型
makeModel(false);
//测试检测数据
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeModel(boolean completelyNB){
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";
String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";
String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(model);
Path label = new Path(labelindex);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(label, true);
}
TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();
String[] params =null;
if(completelyNB){
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};
}else{
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};
}
ToolRunner.run(tnbj, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("生成训练模型失败！");
System.exit(3);
}
}
}
package myTesting.bayes;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;
import org.apache.mahout.common.Pair;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.Vector.Element;
import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;
import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;
import com.google.common.collect.Multiset;
public class BayesCheckData {
private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;
private static Map<String, Integer> dictionary;
private static Map<Integer, Long> documentFrequency;
private static Map<Integer, String> labelIndex;
public void init(Configuration conf){
try {
String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";
String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";
String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";
String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";
dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));
documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));
labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));
NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);
classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加载字典文件，Key: TermValue； Value：TermID
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {
Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
String name = path.getName();
return name.startsWith("dictionary.file");
}
};
for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());
}
return dictionnary;
}
/**
* 加载df-count目录下TermDoc频率文件，Key: TermID； Value：DocFreq
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {
Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
return path.getName().startsWith("part-r");
}
};
for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());
}
return documentFrequency;
}
public static String getCheckResult(){
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String classify = "NaN";
BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();
cdv.init(conf);
System.out.println("init done...............");
Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);
TFIDF tfidf = new TFIDF();
//sunny，hot，high，weak
Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();
words.add("sunny",1);
words.add("hot",1);
words.add("high",1);
words.add("weak",1);
int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1时表示总文档数
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，
if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){
continue;
}
if (documentFrequency.get(wordId) == null){
continue;
}
Long freq = documentFrequency.get(wordId);
double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);
vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);
}
// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类label
Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);
double bestScore = -Double.MAX_VALUE;
int bestCategoryId = -1;
for(Element element: resultVector.all()) {
int categoryId = element.index();
double score = element.get();
System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
bestCategoryId = categoryId;
}
}
classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";
return classify;
}
public static void printResult(){
System.out.println("检测所属类别是："+getCheckResult());
}
}
