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人才地图与人才评价

应用GIS地理信息系统,对区域内的领域人才进行可视化呈现、统计和分析,帮助用户快速了解细分领域全球和本区域科技人才分布;采用多维人才评价模型,为高校、科研院所的基础研究人才和企业技术创新人才打造不同的评价指标,为科技创新团队引进和科技项目申报提供第三方客观数据评价。

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使用多维人才评价模型为人才评价提供指标体系,并应用GIS地理信息系统,帮助用户快速掌握区域内人才信息情况。

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科技知识图谱

超高维时空下复杂
技术网络排名算法

  • 全球专
    利数据
    100,000,000+
  • 科技
    论文
    140,000,000+
  • 发达国家
    项目数据
    55,000,000+
  • 科技
    词条
    11,000,000+
  • 工商
    数据
    800,000+
    (持续更新)
  • 研发人
    员数量
    25,000,000+
  • 研发机
    构数量
    3,000,000+
  • 技术方向 95,000+
  • 技术
    领域
    1,800+
  • 融资
    数据
    50,000+
    (持续更新)

多采取论文和专利数量等文献情报计量方法

多采用专家研讨打分法,主观性强,且多依赖人才填报信息,存在造假风险

集成论文、专利、项目、产学研合作等实时更新数
  据,赋予人才地理坐标定位,具备展示性和实用性

基于客观数据,根据高校研究所和企业人才特点量
  身定制评价指标,提升评价客观性,降低引才风险

传统方法

1. 依靠单一且死板的文献情报数量计量方法说

2. 依赖主观性强的专家研讨打分及无法验证准确性的人才填报信息

本应科技创新方法

1. 使用实时的论文、专利、项目、产学研合作等多维度数据作为人才挖掘的基础

2. 根据不同机构特点量身定制评价指标,提升评价客观性,降低引才风险

人才地图与人才评价

人才地图与人才评价

组织之间在科技创新的人才争夺方面愈演愈烈。获得人才数据以及定位人才能力,可以让组织在精准人才引进方面获得最佳实践。而与此同时,人才评价更可为组织在投资决策时全面了解团队科技创新潜力提供支撑。通过 本应科技 的人才地图与人才评价,让直观的人才数据帮助你找到可靠的人去完成可靠的事。

知识驱动创新 数据延伸智慧

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