数据挖掘技术在人力资源管理中的应用研究

摘要

企业人力资源管理在企业管理中发挥重要作用，在激烈的市场竞争中如何提高企业核心竞争力，提高企业人力资源管理水平是关键要素。企业的现代化管理离不开人力资源的管理，充分利用企业已经拥有的人力资源离不开现代化的管理手段。 本文基于将业务数据量化的管理思想，分析了人力资源系统中招聘模型，离职模型，绩效模型，薪金模型，以及培训模型，将企业运作过程中的人力资源风险管理与数据管理相结合，引进数据挖掘理论的概念，以及其六种最常见的分析方式，描述统计、关联和相关、分类和聚类、预测、优化、结构方程模型。根据人力资源系统数据繁多，且具有不确定及较难预测判断的性质，引进了粗糙集决策树，详细阐述了ID3和SLIQ的算法，与人力资源模块实例相结合，将数据挖掘理论应用到人力资源管理系统中去，为企业人力资源管理提供了可靠基本数据信息和人事决策、人事管理的依据。 本论文的现实意义在于加深了人们对人力资源管理的认识，提高了人们对于人力资源管理能够带来不菲价值的理解，随着越来越多的研究者将涉及这一领域，越来越成熟的人力资源的数据挖掘工具将应运而生，将为人力资源领域带来更光明的前景。