試論人力資源管理中數據挖掘技術的應用

北京百益邦廣告有限公司 戰麗娜長屏(北京)電磁防護技術有限公司 韓冰

試論人力資源管理中數據挖掘技術的應用

北京百益邦廣告有限公司 戰麗娜
長屏(北京)電磁防護技術有限公司 韓冰

摘 要：隨著社會經濟的發展，人力資源成為當今社會發展最為重要而又十分緊缺的資源。計算機技術作為人力資源管理的重要工具，在具體管理工作中其重要性日益凸顯，但即便如此，人力資源管理工作中也還存在著較多不足，如數據的分析和建模等。數據挖掘技術逐漸受到重視，并被廣泛應用于人力資源管理中去。本文簡單闡述了數據分析的概況，重點分析了人力資源管理中數據挖掘技術的應用，最后就數據挖掘技術使用的現狀和前景進行了分析。

關鍵詞：人力資源 數據挖掘 技術分析 發展現狀

1 數據挖掘概述

1.1 數據挖掘的概念

所謂的數據挖掘實際上指的就是一種管理模式，它能從大量的數據中發掘出準確且具有利用價值的數據信息，為管理人員的管理活動提供數據參考和決策依據。

1.2 數據挖掘的基本流程

數據挖掘的基本流程大致分為三個階段，分別是準備階段、挖掘階段和數據分析階段。第一，準備階段。準備階段的工作主要是對數據的準備，首先要從大量的數據中篩選出所需分析的數據；其次是要對數據進行處理，主要的工作包括了數據檢查、數據刪重、數據補充和數據推導等，其最終目的是要使其符合數據挖掘的規范要求；最后是數據交換，所謂的數據交換既是對相關數據進行有效的整理和刪除，也是從初始數據中挖掘可用信息。第二，數據挖掘階段。在進行有效地數據挖掘之前必須提前制定規劃，確定數據挖掘、數據分類等工作的主要方式，同時明確所使用的算法等。只有以上相關工作皆完成后，方能進行實質上的數據挖掘工作。第三，數據分析階段。所謂的數據分析就是根據用戶的需求，將所挖掘出的數據進行解析和表達，獲取具有利用價值的數據。其工作模式如下：在數據挖掘過程中會產生一個數據模型，數據挖掘系統通過對模型的分析，會有選擇性的刪除無關或是多余的部分，若最終未能滿足用戶的需求，則數據挖掘系統會自動重新選取數據，并設置新的參數或采用新的數據挖方式。

2 人力資源管理中數據挖掘技術的應用

事實上，隨著社會經濟的發展，尤其是數據庫技術和網絡信息技術的廣泛應用，大多數企業也都在積極建立自身的人才數據信息庫，在紛繁復雜的數據之間，往往隱藏著企業發展的優勢和弊端。若企業能夠對這些信息進行有效的分析和探究，必然能夠從其中獲取企業發展的規律信息，幫助企業更好的發展。在這一形勢下，數據挖掘技術的使用就顯得尤為重要。下面，筆者就人力資源管理中數據挖掘技術的應用進行幾點分析，具體包括人才招聘、人才管理、人才合理分配、員工離職和薪酬制定等方面。

2.1 人才的招聘

事實上，一家企業若是想要實現長久地發展就必須要不斷為企業注入新的活力，也就是說企業如果想發展，就必須不斷引入人才資源，為企業注入新鮮血液。人才招聘是企業獲取人力資源的主要手段，企業人力資源管理部門通過各種渠道，采用各種方式吸引人才，并采用一定的流程對人才進行篩選，選取最佳的人才資源。企業人才招聘的結果好壞，往往會對企業員工素質、人力資源管理費用等方面造成一定影響。事實上，人才的招聘便是人力資源管理工作的開始。但是在現實工作中，往往會出現這樣的情況：企業急需招聘優秀人才，但是卻始終遲遲找不到合適的人選，同時卻又有大量優秀的求職者無法找到合適的工作。造成這樣尷尬局面的很大一部分原因就是企業和求職者之間的內在聯系未能充分被發掘，企業對求職者的薪資要求和福利待遇等不了解，同時也未能對企業員工離職的普遍原因進行分析，導致企業在實際招聘過程中存在盲目性，不僅招聘效率低，而且招聘成本增加。

2.2 對人才的管理

目前，企業對員工的數據記錄和管理方面較為局限，主要表現在對員工基本信息和日常考核的管理。事實上，現代化的人力資源管理工作更為強調的是對相關數據的分析和整理，并通過分析能夠形成具有實際指導意義的總結，對人力資源管理工作提供參考依據。比如，在實際工作中，可通過數據挖掘技術對企業員工的工資狀況進行分析，進而從企業成本控制層面提出相關意見和建議。這也意味著，人力資源管理工作不僅是對企業人力資源的管理和分析，而且也是強調其反應情況的能力和總結經驗的功能。比如，數據挖掘技術的運用能夠對企業人才的年齡層次進行分析和總結，對人才年齡結構的合理性進行判斷，在企業招聘中提出聘請人員年齡層次方面的建議。再比如，數據挖掘技術能夠對人力資源的供給和需求狀況進行分析，對人力資源供給和需求的發展動向進行預測，這也為企業人才的招聘、人力資源的調度、培訓和開發提供參考依據。

2.3 實現對企業人才的合理分配

隨著我國教育事業的不斷發展，人才的發展越來越傾向于“整體多元化，個體個性化”的趨勢。因此，在企業人才管理中應當采取一定措施對企業的人才進行合理劃分，對員工的具體類型進行判斷，這將對企業人才的發展和管理具有積極意義。

采用數據挖掘技術能夠對員工的共性和個性進行分析，進而將每位員工劃分歸類，進而對人員合理劃分。在實際操作中，人力資源管理人會通過數據管理技術建立數據模型，并根據模型對大量的數據進行挖掘和分析，進而實現對人員的分組，其最終目的則是實現對人才的分類管理。數據的建模工作中，既可以采用數據挖掘工具自動搜索的方式，發現數據間的規律和聯系，也可以采用用戶和系統交互實現對用戶假設的驗證。最終的分析結果往往無法一次性完成，其最終完成，須多次分析和總結，直至精度達到特定要求才能停止，并生成詳細的報告。形成報告后，需對報告進一步分析，才能有針對性地提出相關的管理措施。當然，最后這項工作主要還是依托人工完成。

2.4 企業員工離職

目前，我國正處于社會轉型階段，同時受到市場化的人才就業機制的影響，人才的流動較為頻繁。事實上，對于企業而言，適當的人才流動能夠為企業的發展帶來新的動力，但是過于頻繁的人員調動，則會對企業的發展造成負面影響，導致企業人才流失，招聘、培訓等成本增加。在企業中，尤其是骨干員工的離職往往會對企業的發展造成較為嚴重的影響。更為糟糕的是，員工的離職有可能會影響整個團隊的士氣，嚴重的會造成離職連鎖反應，導致企業無法正常運行。

黑粉是天然氣外輸管道中經常遇到的污染物[1-10]，黑粉的出現會造成管道管輸量下降、堵塞儀表和閥門、降低壓縮機壓縮效率等一系列問題[9]，嚴重影響天然氣的正常輸送和下游用戶的正常生產。通過對黑粉成分進行分析，一般認為黑粉由鐵硫化物、碳酸鐵、氧化鐵、硫磺、沙粒等組成[10]。黑粉問題最早出現在天然氣管道建設較早的國家，如美國、加拿大等國[13-16]。近年來，隨著我國輸氣管線的大規模建設和相繼投入運營，黑粉也逐漸出現在輸氣管網中。

數據挖掘技術的引入對企業建立企業人才流失管理機制具有重要意義，企業通過該機制的建立能夠有效避免人才流失，最大限度減少不必要的損失。數據挖掘技術首先將會對離職人員的相關數據進行分析，將相關數據整理成表格，并刪除無關和多余的數據。然后通過建立模型，總結和分析員工離職的一般原因。在此需要強調的是，此項分析一般會選用樹形模式，它將有助于決策者在大量的信息中尋求到恰當的決策點。在實際操作過程中，可將員工離職的原因設置成樹形模式的目標樹形，而將其他的屬性設置為獨立的變量，通過對各種類型的離職原因進行劃分和歸類，總結出員工離職的原因，并能夠在此基礎上分析出潛在的離職者，若為優秀的員工，則應當引起重視，采取適當措施保護人才。

2.5 員工的薪酬設計

員工的薪酬管理對企業的發展和員工的穩定性具有重要意義，制定合理的薪酬體系，能夠最大限度地確保企業的利益和人力資源的有效使用。在傳統的薪酬設計中，往往沒有大量的數據分析作為基礎，因此存在薪酬不合理，無法滿足應聘者需求的情況。或者說，企業擁有大量的數據信息，但是卻無法得到有效的分析和整理，而數據挖掘技術恰巧擅長于此道。并且人力資源績效考核所涉及的信息較多，具體包括了工作能力、學習能力、職業素養等各個方面。在人力資源管理中引入數據挖掘技術能夠通過大量的數據挖掘和分析，發現薪酬設計的內在影響因素，為薪酬制定者提供參考依據，以便制定更加合理的薪資管理體系，同時也能定位求職者對某個崗位薪資的需求，實現人才的精準招聘，節約企業的招聘成本。

3 人力資源管理中數據挖掘技術應用現狀

3.1 數據挖掘和人力資源管理綜合人才缺失

目前，企業中專門從事人力資源管理的人員較多，但是兼具數據挖掘能力的人才少之又少。從技術層面上來講，數據挖掘技術需要涉及到計算機信息領域的相關知識，而且人力資源管理則涉及到管理學科的內容，從人才培養的角度看，此種復合型人才稀缺，且培養的周期較長。人才的稀缺導致數據挖掘技術無法充分發揮效果，同時也導致人力資源管理效率不高。

3.2 社會對數據挖掘技術的認知不足

事實上，就目前的現狀而言，人力資源管理人員和相關專業熱對數據挖掘技術的認識尚存在一定偏頗，進而影響了數據挖掘技術在人力資源管理中的運用。在數據挖掘的初步發展階段，主要是問題輸入階段，也就是機器的學習階段，管理人員將自己遇到的問題以及解決對策輸入到計算機中，計算機通過學習和總結，在系統內部生成相應的規則信息，并利用這些規則為人們解決難題。在隨后的發展中，規則則轉換成代碼并輸入機器。由于數據挖掘系統涉及多個領域的內容，具體包括數據庫、統計學等多種學科的內容，因其出現和發展的時間尚短，人們對其接觸和了解的較少，因此也就導致了認知的不足。

3.3 對人力資源管理的認知不足

伴隨著社會經濟的發展和科技的進步，人力資源的戰略地位日益提升，當今社會已經進入到了人才主權的時代，人力資源數據豐富，且變化巨大，但是許多企業卻仍未認識到人力資源管理中所面臨的這一現狀。總所周知，當今社會中人力資源的競爭已經越來越激烈，如何進行高效的人力資源管理，并通過大量數據的篩選、分析和有效利用，使得人力資源管理有據可循，有理可依，已經成為了現代企業發展必須要面對的問題。

3.4 相關數據研究成果轉化不足

數據挖掘技術在人力資源管理中也會受到多方面因素的影響，其中相關科技成果轉化不足，也是其中的重要影響因素之一。眾所周知，數據挖掘技術對數據的準備、挖掘和分析，其最終目的都是要轉化成數據研究的成果，為企業人力資源的管理提供實際意義的幫助。當然，數據成果轉化不足的現狀，有外部的原因，也有其自身的原因。從其自身分析來看，數據挖掘技術分析所得數據存在或多或少的缺陷，導致轉化不便。從數據研究成果轉化管理機制方面分析可以發現，數據挖掘成果轉化機制和渠道尚不健全，也是導致成果轉化不足的原因。另外，企業自身缺乏成果轉化的能力和意識，也是導致成果轉化不足的重要原因。

4 數據挖掘技術在人力資源管理中的發展前景

目前，人力資源管理中引入數據挖掘技術尚處于初步發展階段，仍有許多可開發和發展的技術。具體包括用戶交互界面的優化技術、數據和時空的關聯技術、互聯網資源技術等。

4.1 用戶交互界面的優化技術

Weak等目前所使用的數據挖掘工具對數據挖掘成果的展示還停留在簡單的坐標圖和數據上，并不能直觀的展示出其分析所得的成果。因此，在未來的發展中，關于加強數據分析結果可讀性和可應用性的研究將不斷深入，并將成為人力資源管理中數據挖掘技術的發展重點。

在數據挖掘的過程中，若人機之間的交互功能能夠得到加強，那么數據挖掘的過程將變得更加可控化，這對于提高數據分析結果可用性具有重大意義，同時也可進一步提高數據挖掘的效率。

4.2 數據和時空的關聯技術

隨著人力資源管理工作的不斷發展，數據的積累不斷增多，數據管理的難度也不斷增加，現有的數據管理技術將無法滿足數據管理的需求，因此，更將強大的數據管理技術應運而生，其管理能力和數據容納能力都將更加強大。隨著數據管理工作的不斷深入，我們也發現，數據與時間之間其實存在著密不可分的聯系，也就是說隨著時間的變化，數據也有可能發生變化，因此，數據與時間、空間之間的關聯技術將得到長足的發展。因此，在人力資源管理中時空數據挖掘技術也將成為今后的發展重點。

4.3 互聯網資源技術

隨著現代信息技術的發展，網絡中豐富的資源信息給人們的生產和生活帶來了諸多便利。互聯網資源在人力資源管理中的運用將會是必然趨勢，在今后的發展，也有可能成為其發展的重點趨勢。單個企業需要建立強大而完善的數據庫資源將會是一個漫長的過程，互聯網技術的使用就是實現了各家企業之間數據的共享，在互聯網中可以方便獲取各項優質信息資源，進而使得最終用于結果分析的數據更加優質、全面，結果中所反映出的規律也更加真實且具有代表性意義。

5 結語

總而言之，人力資源管理中數據挖掘技術的應用，給企業人力資源的管理帶去了積極意義。不僅實現了提高企業人才招聘的效率，強化了企業對員工的有效管理和合理分配，且對降低員工的離職率具有重要意義。但是，就目前現狀而言，企業人力資源管理中仍然存在許多不足，這種不足包括了技術層面和認知層面，通過對其不足的分析，以期在后續的發展得到強化。隨著社會經濟的發展，人力資源管理的工作也會隨之發展，數據挖掘技術在人力資源管理中的使用也將不斷深入，其發展前景不言而喻，而筆者認為互聯網資源技術、數據和時空關聯技術、用戶交互界面的優化技術將會成為發展的重點。以上為筆者總結多年工作經驗所得成果，不足之處望相關專家學者指教。同時也希望達到拋磚引玉的效果，讓更多的專家學者進入到該課題的研究中。

參考文獻

[1] 漆昊晟,歐陽群.數據挖掘技術在企業人力資源管理中的應用[J].企業經濟,2012(01).

[2] 高超.數據挖掘技術對企業人力資源管理的影響分析[J].電子制作,2013(11).

[3] 張俊旺.數據挖掘在人力資源信息化管理中的應用[J].電子制作,2012(11).

[4] 賀嵐.高校人力資源管理中的數據挖掘[J].湖北科技學院學報,2013(12).

[5] 朱蕾.數據挖掘技術在高校人力資源管理中的應用[J].蕪湖職業技術學院學報,2012(09).

[6] 宋麗麗.數據挖掘技術在高校人力資源規模的應用研究[D].沈陽理工大學,2012.

[7] 張海峰.基于戰略人力資源管理的人力資源經理勝任力模型研究[D].石家莊經濟學院,2014.

[8] 李孟杰.數據挖掘技術在人力資源管理領域的研究與應用[J].無線互聯科技,2013(10).

[9] 孫少博.戰略性人力資源管理對組織效能的影響研究——基于競值架構視角[D].山東大學,2012.

[10] 朱鳳娟.基于MVC框架的人力資源管理系統的設計與實現[D].吉林大學,2014.

中圖分類號：F272.92

文獻標識碼：A

文章編號：2096-0298(2015)05(b)-012-04