數據挖掘技術在人力資源管理領域的研究與應用

摘 要：隨著知識經濟的到來，人力資源管理仍存在一些現有技術不能解決的問題。尋找新的管理技術勢在必行。擅長從數據中發現模式的數據挖掘技術，在許多領域被使用，將數據挖掘技術與人力資源管理相結合，解決實際應用問題，取得良好的經濟效應。

關鍵詞：數據挖掘；人力資源管理系統；分析決策

1 前言

在經濟全球化和知識經濟主導的趨勢下，人力資源是經濟社會發展重要而稀缺的資源，人力資源管理在提高企業競爭力、建立核心競爭優勢中將扮演更為重要的角色。未來的人力資源管理將更具戰略性、更具人性化，更具有彈性和適應性。新興的數據挖掘技術能很好地適合海量的動態的人力資源信息，從中提取有用的人力資源知識，為人力資源管理提供有力的分析、決策工具。

人力資源管理被提到了前所未有的高度，現已成為企業管 理的重要內容。同時，許多新興技術在人力資源管理領域得到廣泛應用。即便如此，人力資源管理仍存在一些現有技術不能解決的問題。企業里的人力資源管理部門面臨龐大的繁雜的員工數據，要想有效的提升人力資源管理的效益，從人才配備的角度確保企業的戰略目標的實現，當老套的管理辦法和思路越來越力不從心時，實在有必要嘗試先進的數據挖掘應用了。總的來看，當前國內的先進的人力資源管理方面的信息化決策支持還只限于聯機事物處理（OLTP），只能提供一些簡單的統計、匯總、查詢、制表等等有限的粗放的功能，未來的發展方向一定是數據挖掘的深度應用分析了。

2 主題

數據挖掘在人力資源管理中的應用在員工離職牽涉到人力資源管理的各個方面，研究數據挖掘技術在人力資源管理中的具體應用過程。人力資源管理系統及數據挖掘技術在人力資源管理系統中的應用問題，如利用數據挖掘技術幫助管理人力資源的各個階段，包括員工招聘、在職員工管理、員工離職等。

人力資源管理系統及數據挖掘技術在人力資源管理系統中的應用問題，如利用數據挖掘技術幫助管理人力資源的各個階段，包括員工招聘、在職員工管理、員工離職等，運用數據挖掘技術實現了對現有數據的分析、處理，以及對未來情況的預測，為決策支持提供輔助，為數據挖掘技術在人力資源管理實用化做出了有益的嘗試。

首先，要踏踏實實做好基礎數據庫的建設。一個企業實現數據挖掘的前提和基礎是擁有大量、真實的數據積累。沒有數據積累，數據挖掘將無用武之地。

一般用于挖掘的數據有兩種來源：數據倉庫或數據庫。目前，基于數據倉庫的數據挖掘逐漸被人們所推崇，它有三點顯著優勢：一，數據挖掘必須要對數據進行抽取、清洗、轉換和裝載，這個過程很耗時。如果基于數據倉庫，數據倉庫已經做好以上工作，就能避免挖掘時每次對數據進行抽取、清洗等。二，數據倉庫的數據是按主題組織的，這為數據挖掘選擇合適的數據源提供了方便。三，數據庫不能存放歷史數據，因此直接在數據庫中挖掘，許多知識無法挖掘出來，如預測型應用；相反，數據倉庫卻能。

其次，企業要有比較明確的挖掘目標。盲目的數據挖掘是很難成功的。

再次，數據挖掘必須由來自不同領域的人員共同參與，包括行業專家、數據管理員、數據分析人員、業務分析人員、數據挖掘專家等。大家需要通力合作，尋找一套適合自己企業的開發方法，并逐步建立起挖掘的模型庫。

最后，構建數據挖掘系統，不僅需要很高的資金投入，而且挖掘結果是供決策層決策使用的，因此必須得到最高決策管理層的支持、認可和參與。

3 小結

21世紀是全球化、市場化、信息化的世紀，是知識主宰的世紀。在新經濟條件下，企業人力資源管理必然要發生相應的變化。因此，企業人力資源管理系統將構筑在Internet/intranet的計算機網絡平臺上，形成新型的人力資源管理模式。

總之，現實中人類的社會和經濟活動，總可以用數據來描述和記錄；經過對這些數據的分析，就會產生信息；用這些信息來指導實踐，就可以做出相應的決策，這些決策又引發了新一輪的社會和經濟活動。商業領域產生了大量的業務數據，這些數據不再是為了分析的目的而收集的，而是由于純機會的（Opportunistic）商業運作而產生。分析這些數據也不再是單純為了研究的需要，更主要是為商業決策提供真正有價值的信息，進而獲得利潤。但所有企業面臨的一個共同問題是：企業數據量非常大，而其中真正有價值的信息卻很少，因此從大量的數據中經過深層分析，獲得有利于商業運作、提高競爭力的信息，就像從礦石中淘金一樣，我們要利用數據挖掘技術為企業的人力資源這個重要崗位作出應有的貢獻。

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