人才缺失的谚语？

一、人才缺失的谚语？

高者未必贤，下者未必愚。

知行知止唯贤者，能屈能伸是丈夫。古称国之宝，谷米与贤才。人才进行工作，而天才则进行创造。

立大功者不求小疵有大忠者不求小过。

人之材有大小，而志有远近也。

苟得其人不患贫贱，苟得其材不嫌名迹。

高才何必贵，下位不妨贤。

二、人才缺失的特征？

人才流失是指在一单位内，对其经营发展具有重要作用，甚至是关键性作用的人才非单位意愿的流走，或失去其积极作用的现象。

人才流失存在显性流失与隐性流失之分，前者是指单位的人才因某种原因离开该单位另谋他就，给该单位的人力资源管理造成困难，从而影响其经营发展。隐性人才流失则是指单位内的人才因激励不够或其他原因影响而失去工作积极性，其才能没有发挥出来，从而影响单位的经营发展。

主要特征

与地域有关

总是从不发达地区向发达地区流动；从农村向城市流动。这是因为发达地区能提供更好的生活环境和待遇，并有更多的发展机会。

与行业有关

竞争激烈的行业、劳动密集型的行业往往是人员频繁流失的行业。因为对于劳动密集型企业，熟练工人经常在中小企业之间流动，特别因为工资差异，使得熟练工人流失更为严重。

与学历有关

学历高的流动性较大。很多较高学历的人在中小企业中由于与自己理想的工作岗位、待遇、环境相差较大，故流失多。

与年龄有关

人员流失与年龄呈负相关关系，年轻人流失多，年龄大的流失少。青年劳动者学习能力强，家庭负担小，跳槽时考虑的机会成本相对较小，造成了青年员工跳槽现象普遍。

与职业发展有关

较关注个人职业发展的员工流失严重。因为这类员工充满活力和激情，拥有高智力资本，有时把流动视为个人实现自我发展的途径。

三、人才缺失是什么意思？

人才是具有特别技能和特殊专长的人。人才缺失表明某单位或集体缺泛具有特殊技能或特殊专长的人，也可统称为专家；在二十一世纪的今天，人才是最宝贵的财富之一；有人才，就能到造出不凡的物品，就能创造出人间奇迹。由此可见人才在现代社会的重要性了。

四、大数据面临的挑战？

现在大数据是世界都关注的事情，这是因为大数据能够帮助人们做很多的事情，大数据的发展也是很多国家重视的地方，当然，我国也不例外。我国对大数据还是比较重视的，现在我国的大数据产业发展已经有了一定的基础，但是我们还不能放松，还需要努力，这是因为我国的数据产业还面临着众多的挑战，在这篇文章中我们就给大家详细介绍一下大数据发展面临的挑战，希望这篇文章能够更好地帮助大家理解大数据知识。

我国发展大数据产业是一定要向数据强国转变，现在我国只能说是个数据大国，但是要实现从“数据大国”向“数据强国”转变，还面临诸多挑战。具体面临的挑战有五个。

第一个挑战就是对数据资源及其价值的认识不足。这是因为全社会尚未形成对大数据客观、科学的认识，对数据资源及其在人类生产、生活和社会管理方面的价值利用认识不足，存在盲目追逐硬件设施投资、轻视数据资源积累和价值挖掘利用等现象。所以说这是我国大数据长期内最大的挑战，但也是比较容易实现的目标。

第二个挑战就是技术创新与支撑能力不够。这主要是因为大数据需要从底层芯片到基础软件再到应用分析软件等信息产业全产业链的支撑，无论是新型计算平台、分布式计算架构，还是大数据处理、分析和呈现方面与国外均存在较大差距，对开源技术和相关生态系统的影响力仍然较弱，总体上难以满足各行各业大数据应用需求。而这是大数据短期内最大的挑战。

第三个挑战就是数据资源建设和应用水平不高。这是因为用户普遍不重视数据资源的建设，即使有数据意识的机构也大多只重视数据的简单存储，很少针对后续应用需求进行加工整理。而且数据资源普遍存在质量差，标准规范缺乏，管理能力弱等现象。在很多跨部门、跨行业的数据共享仍不顺畅，有价值的公共信息资源和商业数据开放程度低。数据价值难以被有效挖掘利用，所以说，大数据应用整体上处于起步阶段，潜力远未释放。

第四个挑战就是信息安全和数据管理体系尚未建立。数据所有权、隐私权等相关法律法规和信息安全、开放共享等标准规范缺乏，技术安全防范和管理能力不够，尚未建立起兼顾安全与发展的数据开放、管理和信息安全保障体系。

第五个挑战就是人才队伍建设还需加强。就目前而言，我国的综合掌握数学、统计学、计算机等相关学科及应用领域知识的综合性数据科学人才缺乏，远不能满足发展需要，尤其是缺乏既熟悉行业业务需求，又掌握大数据技术与管理的综合型人才。

五、企业流动性缺失会面临什么主要风险？

流动性的极度不足会导致银行破产，因此流动性风险是一种致命性的风险。但这种极端情况往往是其他风险导致的结果。

例如，某大客户的违约给银行造成的重大损失可能会引发流动性问题和人们对该银行前途的疑虑，这足以触发大规模的资金抽离，或导致其他金融机构和企业为预防该银行可能出现违约而对其信用额度实行封冻。

两种情况均可引发银行严重的流动性危机，甚至破产

六、中国专利翻译人才缺失

中国专利翻译人才缺失：寻找解决方案

近年来，随着中国在知识产权保护方面的加强和对外交流的不断扩大，中国专利翻译行业迅速发展。然而，与产业需求的不断增长相比，中国专利翻译人才的供给远远不足。中国专利翻译人才缺失已成为一个严峻的问题，亟待寻找解决方案。

缺乏专业的翻译人才

作为一个全球创新和知识产权保护的中心，中国在知识产权领域面临着巨大的挑战。专利翻译是保护和推动创新的重要环节，但由于缺乏专业的翻译人才，许多中国企业和研究机构无法高效地翻译和处理大量的专利文件。

中国专利翻译需要高水平的语言能力和专业的技术知识。翻译人员不仅需要掌握源语言和目标语言，还需要了解专利法律和技术领域的专业术语。然而，目前市场上的专业翻译人才供不应求，导致许多企业只能借助机器翻译或雇佣不够专业的人员，导致翻译质量下降。

培养专业的翻译人才的重要性

中国作为全球最大的专利申请国之一，需要有足够的专业翻译人才来应对日益增长的专利文件。培养专业的翻译人才可以提高翻译质量，保护知识产权，促进创新发展。

为了解决中国专利翻译人才缺失问题，需要从教育、培训和市场需求等方面入手，采取综合措施加强翻译人才的培养：

• 教育： 在高校和翻译学院开设专门的专利翻译专业，培养专业的翻译人才。通过提供系统的翻译学习课程和实践机会，培养学生的语言能力、法律知识和专业技能。
• 培训： 为已经从事翻译工作的人员提供专业培训课程，提升他们的翻译能力和专业素养。培训可以包括专利法律、技术领域知识和翻译技巧等方面的内容。
• 市场需求： 加强与企业和研究机构的合作，了解市场需求，为翻译人才提供就业机会和发展平台。同时，建立长期稳定的市场监管机制，提高翻译服务的质量和可靠性。

借助科技推动专利翻译行业发展

除了加强人才培养，借助科技的力量也可以推动中国专利翻译行业的发展。翻译技术的发展可以提高翻译效率和质量，解决一部分人力资源短缺问题。

机器翻译是一种有潜力的技术手段，它能够快速翻译大量文件，提高工作效率。然而，机器翻译仍存在质量不稳定、专业术语识别不准确等问题，需要与人工翻译相结合才能达到更好的效果。

此外，利用人工智能技术，可以开发智能辅助翻译工具，提供翻译记忆库、术语管理和专业法律数据库等支持。这些工具不仅可以提高翻译的一致性和准确性，还可以帮助翻译人员更好地应对专利文件中的专业术语。

共同努力解决中国专利翻译人才缺失问题

中国专利翻译人才缺失是一个需要紧急解决的问题。政府、高校、企业和翻译机构等各方应共同努力，采取综合措施，解决人才培养、市场需求和技术创新等方面的问题。

通过加强教育、培训和市场发展，培养专业的翻译人才，为中国专利翻译行业提供更高水平的服务。同时，借助科技的力量，提高翻译效率和质量，缓解人力资源压力。

只有通过共同努力和持续改进，中国专利翻译人才缺失的问题才能得到解决，为知识产权保护和创新发展提供更好的支持。

七、农业生产人才缺失 表现

农业生产人才缺失的表现与原因分析

近年来，农业生产人才缺失问题在中国愈发突出，给农业发展带来了一系列的挑战。农业是国民经济的基础和命脉，而人才则是农业现代化发展的关键。然而，我们不难发现农业生产人才短缺的表现已经存在于多个方面。

一、农业生产效率下降

农业生产人才缺失导致农业生产效率下降是一个非常明显的表现。由于缺少专业技术人才，农业生产中的许多工艺、技术和管理等方面无法得到有效的应用和推广。这不仅影响了农作物的生长发育和品质，还限制了农业发展的速度和水平。

例如，如今许多农民仍然依赖传统的耕作方式，没有接触到新的农业技术和设备。而要实现现代化的高效农业生产，迫切需要大量具备先进农业知识和技术的人才。然而目前，这方面的人才供给严重不足，导致农业生产效率长期无法提高。

二、农产品质量下降

农业生产人才缺失还表现为农产品质量的下降。在缺乏专业技术指导的情况下，农业生产中存在种植、养殖、施肥等方面的失误，使得农产品的品质无法得到保证。由于农业生产人才的短缺，许多农户缺乏科学的农业管理和技术支持，导致农产品出现病虫害等问题，严重影响了农产品的市场竞争力。

此外，农业生产人才缺失也导致了农产品加工环节的不完善。在农产品加工过程中，缺乏专业的技术人才，使得农产品的加工水平有限，无法满足消费者对农产品品质、安全和营养价值的需求。从而，农产品的附加值和市场竞争力难以提升。

三、农业生态环境问题加剧

农业生产人才缺失还造成了农业生态环境问题的加剧。农业生态环境的保护和修复需要大量的农业生产技术人才，然而现实中却存在着严重的人才缺失现象。由于农业生产人才的短缺，许多农民在农业生产过程中无法有效控制农药和化肥的使用量，导致土壤和水体污染日益严重，农业生态系统遭受到不可逆转的损害。

同时，农业生态环境的修复也需要具备专业知识和技术的人才。然而，目前农业生产人才缺失的现状使得农业生态环境问题无法得到有效的解决和改善。这不仅影响了农业可持续发展的路径，还对农村生态环境造成了严重的威胁。

农业生产人才缺失的原因分析

农业生产人才缺失问题的产生原因是多方面的，主要包括以下几个方面：

一、农村教育落后

农村教育的滞后是导致农业生产人才缺失的重要原因之一。与城市相比，农村地区的教育资源相对匮乏，师资力量不足，教学质量和水平相对较低。农村学校的基础教育和职业教育在农业生产知识和技术方面的覆盖率不高，无法满足农业生产人才的培养需求。

同时，农村学生由于家庭经济等方面的原因，普遍存在不能接受高等教育的问题。缺乏适当的教育机会和培训渠道，使得许多有农业兴趣和潜力的农村青年辍学或放弃追求农业相关职业。这在一定程度上导致了农业生产人才的供给不足。

二、农业生产职业的吸引力不足

农业生产职业的吸引力不足也是农业生产人才缺失的原因之一。近年来，随着城市化进程的加速和非农业行业的发展，越来越多的农村劳动力离开农村，选择务工或他行就业。农业生产职业被认为是辛苦、低收入和缺乏发展前景的行业，进一步降低了农业生产职业对人才的吸引力。

此外，农业生产职业的工作环境也相对较为艰苦，存在较多的不确定性和风险。相较于城市工作，许多农村青年更倾向于选择相对稳定和有保障的就业机会，而不愿意从事农业生产相关的职业。这使得农业生产人才的供给形势更加严峻。

三、农业生产人才培养体系不完善

农业生产人才培养体系不完善也是导致农业生产人才缺失的重要原因之一。现有的农业生产人才培养体系主要集中在高等学校和职业教育学校，而对于农村和基层农民的培养则相对不足。农业生产的实践经验和技能培养缺乏系统性和连续性，难以满足农业生产急需的各类人才。

此外，在农业生产人才培养中，缺乏与市场需求相适应的课程设置和实践训练。许多农业生产人才在完成学业后无法适应实际农业生产的需要，导致人才培养的结果与农业生产的需求存在一定的脱节。

解决农业生产人才缺失的对策

针对农业生产人才缺失问题，我们应该采取综合性的对策，从多个方面加以解决：

一、加强农村教育

加强农村教育是解决农业生产人才缺失问题的基础。要加强农村中小学教育和职业教育，提高教学质量，加大农业生产相关课程的设置。同时，在农村开展各类农业技术培训和继续教育，提高农民的技术水平和知识储备。

二、提高农业生产职业的吸引力

提高农业生产职业的吸引力需要从经济和环境两方面着手。一方面，要加大对农业生产的投入和支持，提高农业生产的收益和效益，增加农业生产职业的吸引力。另一方面，要改善农村的生活和工作环境，为农业从业人员提供更好的发展条件和保障。

三、优化农业生产人才培养体系

优化农业生产人才培养体系是提高农业生产人才供给的关键。要加强与市场需求相适应的农业生产人才培养，注重实践经验和技能培养，提高学生的综合素质和培养能力。同时，要建立起农村和基层农民的培养机制，实现人才培养的全覆盖。

综上所述，农业生产人才缺失问题对中国农业发展带来了一系列的挑战。为了实现农业现代化的目标，我们需要加强农村教育，提高农业生产职业的吸引力，优化农业生产人才培养体系。只有通过多方面的努力，才能够解决农业生产人才缺失问题，并为农业的可持续发展奠定良好的基础。

八、云会计行业人才缺失原因

云会计行业人才缺失原因

在当今数字化时代，云会计已经成为企业日常财务管理的重要环节。然而，随着云会计的普及，人才缺失已经成为该行业面临的一大挑战。本文将探讨云会计行业人才缺失的原因以及可能的解决方案。

技术进步带来的挑战

云会计作为一门新兴的行业，需要人才具备先进的技术和软件知识。然而，随着技术的不断更新和发展，很多会计从业者并没有及时跟进，导致了云会计人才的缺失。

教育体系不足

传统会计教育往往注重理论知识的传授，对于实际操作和云会计软件的应用则显得不足。学校与行业之间的脱节导致了毕业生在云会计岗位上的不适应，加剧了人才缺失的问题。

专业培训不完善

云会计作为一个新兴领域，缺乏系统的专业培训机构。很多从业者想要学习云会计技能，却无法找到合适的培训课程，这进一步加剧了人才缺失的困境。

缺乏实践机会

云会计是一个需要实际操作和经验积累的领域，而很多会计人员在传统岗位上缺乏实践机会，难以转型到云会计岗位。这也是导致人才短缺的重要原因之一。

解决方案

要解决云会计行业人才缺失的问题，需要采取一系列措施：

• 加强云会计相关课程的设置，提升学生的实际操作能力；
• 建立行业与教育机构的合作机制，确保教育与需求的对接；
• 加大对云会计专业培训机构的支持，促进人才的培养；
• 推动企业提供更多实习机会，帮助会计人员获得更多实践经验。

通过以上措施的实施，可以有效缓解云会计行业人才缺失的问题，促进行业的健康发展。

九、分类数据怎么补齐缺失值？

（一）个案剔除法(Listwise Deletion)

　　最常见、最简单的处理缺失数据的方法是用个案剔除法(listwise

deletion)，也是很多统计软件（如SPSS和SAS）默认的缺失值处理方法。在这种方法中如果任何一个变量含有缺失数据的话，就把相对应的个案从分析中剔除。如果缺失值所占比例比较小的话，这一方法十分有效。至于具体多大的缺失比例算是“小”比例，专家们意见也存在较大的差距。有学者认为应在5%以下，也有学者认为20%以下即可。然而，这种方法却有很大的局限性。它是以减少样本量来换取信息的完备，会造成资源的大量浪费，丢弃了大量隐藏在这些对象中的信息。在样本量较小的情况下，删除少量对象就足以严重影响到数据的客观性和结果的正确性。因此，当缺失数据所占比例较大，特别是当缺数据非随机分布时，这种方法可能导致数据发生偏离，从而得出错误的结论。

　　（二）均值替换法(Mean Imputation)

　　在变量十分重要而所缺失的数据量又较为庞大的时候，个案剔除法就遇到了困难，因为许多有用的数据也同时被剔除。围绕着这一问题，研究者尝试了各种各样的办法。其中的一个方法是均值替换法(mean

imputation)。我们将变量的属性分为数值型和非数值型来分别进行处理。如果缺失值是数值型的，就根据该变量在其他所有对象的取值的平均值来填充该缺失的变量值；如果缺失值是非数值型的，就根据统计学中的众数原理，用该变量在其他所有对象的取值次数最多的值来补齐该缺失的变量值。但这种方法会产生有偏估计，所以并不被推崇。均值替换法也是一种简便、快速的缺失数据处理方法。使用均值替换法插补缺失数据，对该变量的均值估计不会产生影响。但这种方法是建立在完全随机缺失（MCAR）的假设之上的，而且会造成变量的方差和标准差变小。

　　（三）热卡填充法（Hotdecking）

　　对于一个包含缺失值的变量，热卡填充法在数据库中找到一个与它最相似的对象，然后用这个相似对象的值来进行填充。不同的问题可能会选用不同的标准来对相似进行判定。最常见的是使用相关系数矩阵来确定哪个变量（如变量Y）与缺失值所在变量（如变量X）最相关。然后把所有个案按Y的取值大小进行排序。那么变量X的缺失值就可以用排在缺失值前的那个个案的数据来代替了。与均值替换法相比，利用热卡填充法插补数据后，其变量的标准差与插补前比较接近。但在回归方程中，使用热卡填充法容易使得回归方程的误差增大，参数估计变得不稳定，而且这种方法使用不便，比较耗时。

　　（四）回归替换法(Regression Imputation)

　　回归替换法首先需要选择若干个预测缺失值的自变量，然后建立回归方程估计缺失值，即用缺失数据的条件期望值对缺失值进行替换。与前述几种插补方法比较，该方法利用了数据库中尽量多的信息，而且一些统计软件（如Stata）也已经能够直接执行该功能。但该方法也有诸多弊端，第一，这虽然是一个无偏估计，但是却容易忽视随机误差，低估标准差和其他未知性质的测量值，而且这一问题会随着缺失信息的增多而变得更加严重。第二，研究者必须假设存在缺失值所在的变量与其他变量存在线性关系，很多时候这种关系是不存在的。

　　（五）多重替代法(Multiple Imputation)

　　多重估算是由Rubin等人于1987年建立起来的一种数据扩充和统计分析方法，作为简单估算的改进产物。首先，多重估算技术用一系列可能的值来替换每一个缺失值，以反映被替换的缺失数据的不确定性。然后，用标准的统计分析过程对多次替换后产生的若干个数据集进行分析。最后，把来自于各个数据集的统计结果进行综合，得到总体参数的估计值。由于多重估算技术并不是用单一的值来替换缺失值，而是试图产生缺失值的一个随机样本，这种方法反映出了由于数据缺失而导致的不确定性，能够产生更加有效的统计推断。结合这种方法，研究者可以比较容易地，在不舍弃任何数据的情况下对缺失数据的未知性质进行推断。NORM统计软件可以较为简便地操作该方法

十、stata面板数据缺失怎么处理？

运行的时候，软件会自动剔除，你不用管它直接运行就行。

如果你觉得缺失太多，剔除后你的valid数量太少了，可以补全，软件会自行帮你根据该数据周围的值预测出一个这个位置大概的数值帮你补充完整，你就可以接着运行了。

我并不知道stata里面关于补充缺失值的command是什么，但spss里面有这个功能，我觉得stata里面应该也有，你去搜索下