數據挖掘技術在人力資源管理中的應用研究

徐毅

[摘 要]企業人力資源管理對于穩固與提升企業競爭力具有重要作用，而數據挖掘技術在現代科技的不斷推動下，逐漸被應用于人力資源管理當中，且取得了較為顯著的應用效果。基于此，文章就數據挖掘技術在企業人力資源管理中的人才招聘環節、人才管理、人才配置、員工離職管理、員工薪酬設計的應用狀況進行了介紹與分析。

[關鍵詞]數據挖掘技術；人才招聘；員工薪酬設計

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2017.32.173

企業在進行內部組織管理的過程中，主要的管理對象即是人、財、物，也就是對人與人的行為進行統籌管理，通過調動人的生產積極性、工作積極性，達到人盡其才的效果，從而提升企業內部生產力與市場競爭力。數據挖掘技術則是對人的社會活動與經濟活動進行數據統籌與分析，從中得出有利于企業人力資源管理的信息，從而引發新的社會與經濟活動。兩者的有機結合，對于企業人力資源管理的效用性提升具有很大作用。

1 數據挖掘技術在人才招聘環節的應用

大數據技術與現代網絡信息技術隨著時代的發展逐漸被廣泛應用于企業內部管理當中，企業建立相對完備的人才數據信息庫，科學利用數據挖掘技術，進行有效的分析，從中明確企業發展的優勢與弊端，十分有利于企業人力資源管理模式的完善與改進。

人才招聘是為企業注入新鮮血液的重要手段。人力資源管理部門利用校園招聘會、人才市場、人才招聘網站等渠道進行多方位的人才招聘，再結合多種招聘形式吸引人才，進而采取對應的篩選流程，選取優秀的人力資源加入到企業運營與生產中來。目前，人才市場上的優秀人力資源與企業需求狀況形成了極大的矛盾，企業難以招到合適的人才，而大批的優秀應聘者也未能找到適合的工作與崗位，企業的盲目招聘形式正是造成這種現狀人才利用現狀的主要原因。

通過數據挖掘技術解決這一問題是一種十分便捷的途徑。針對求職者簡歷建立數據信息庫，對其身份、特點等數據進行整合分析，并以此為基礎總結前期離職員工的調查數據，建立離職原因模型，方便人力資源招聘部門了解求職者對工作及崗位的各方面需求，從而通過調整企業辦公環境、薪酬福利等手段吸引人才，并對求職者的需求數據進行合理預測，方便招聘部門優先選擇有針對性的應聘者。

2 數據挖掘技術在人才管理方面的應用

現階段，企業內部管理當中對員工的相關數據記錄不夠全面，直接導致人力資源管理的局限性。員工基本信息與日常考核的相關記錄并不能用于準確衡量人才價值、幫助人才管理，在現代化的人力資源管理模式當中，數據的分析與處理往往能夠對實際管理工作進行科學指導，為相關人力資源管理工作提供更多的參考依據。例如，在實際工作過程中，以數據挖掘技術進行員工薪酬的有效分析，以成本控制的角度提出相關的建議與意見。

人力資源管理工作的實際工作性質，不僅僅是對企業的人力資源進行管理與分析，同時也需對企業人力資源的配置與管理現狀及時做出相應的反應，具備經驗總結的功能。利用數據挖掘技術可對企業現有員工進行年齡層次的有效分析與總結，進行人才年齡結構的科學分析與合理判斷，以便于在管理過程中提出合理的招聘人才年齡層次建議，并在人才管理過程中進行符合員工年齡層次結構的崗位優化與調整。[1]還可通過數據挖掘技術，對企業人力資源需求狀況與人力資源市場的供給狀況進行有效分析，進行發展動向預測，從而制訂出符合企業發展現狀的人才招聘與配置、培訓與開發計劃。

3 數據挖掘技術在人才配置過程的應用

目前，企業的人力資源管理逐漸向“整體多元、個體個性”的發展趨勢進行轉型，對人力資源的合理配置提出了更高的要求。若能夠對員工進行有效的類型劃分與判斷，則對企業人才的發展與管理具有很大程度的積極作用。利用數據挖掘技術，通過員工信息數據庫，對員工的共性與個性進行整合分析，從而將員工進行合理分類，并對每一個崗位對員工的特性需求進行總結歸類，與其相匹配，最終得出合理的人才配置計劃。

實際操作過程中，需要以數據管理技術建立一個完善的數據模型，要確保該模型能夠對海量數據進行挖掘與分析，實現對企業人才的分類管理目標。通過數據挖掘工具中的自動搜索方式，就能得出相對準確的數據聯系與變化規律；也可通過系統與用戶的交互模式來實現用戶需求假設與驗證。采用數據挖掘技術，并不能一次性完成人才配置工作，需要多次的分析與總結，最終達到人力資源管理工作的精度要求，并得出詳細的人才配置報告。在報告形成之后，還需對報告進行最后一次的分析，提出有針對性的管理建議，多數情況下，最后一個環節需要借助人工分析手段來完成。[2]

4 數據挖掘技術對在員工離職階段的應用

企業現階段的人力資源管理現狀，人才流動率過高是影響企業內部競爭力難以提升的重要原因。這種發展現狀的形成原因一部分來源于現在的求職者工作心態不穩定，對工作薪酬福利等的預期超出了自身能力水平；而另一方面的原因則是對企業員工真實需求的了解不足，導致針對員工的培訓計劃、崗位調整計劃與薪酬計劃等不符合員工的本身的發展價值。由于企業員工的離職率過高，導致企業人力資源管理的成本在不斷增加，有些時候，企業骨干員工的離職還會造成連鎖反應，造成管理隱患，影響基層員工的工作狀態。

利用數據挖掘技術，進行企業人才流失的有效管理，首先需要建立一個完善的人才流失管理機制。有效避免人才的大量流失，能夠降低企業對人力資源管理工作投入的非必要管理資金。利用人才流失管理機制，能夠對離職人員的相關離職信息進行數據分析整理成表格；將無關數據或多余數據做刪除處理后，通過模型進行員工離職的一般原因總結。[3]在這一過程中，建議采用樹形模式，有助于從海量數據信息中快速地找出決策點，將員工離職的一般原因形成樹形模式的目標樹形結構，將其他變量作為獨立變量進行標注，從而能對不同離職原因進行劃分、歸類、總結，進而對在崗員工進行潛在離職者分析與統計，制定挽留方案留住人才。

5 數據挖掘技術指導員工薪酬設計的應用

企業人力資源管理工作當中，制定完善的薪酬體系，輔助員工薪酬設計也是重要的工作項目之一，對確保企業利益與人力資源工作的效用性具有重要意義。傳統數據管理當中，缺乏大數據作為績效考評基礎，導致薪酬設計缺乏一定的合理性，與員工自身的預期薪酬目標發生很大偏差。數據挖掘技術的準確應用，則能夠有效改善這一現狀，人力資源績效考核的內容十分豐富，包括學習能力、工作能力、職業素養、個人品德修養等眾多方面，對相關數據的發掘分析，能夠從中明晰影響薪酬設計的具體因素，提取出有效的薪酬設計參考依據，方便制定更加合理的薪酬管理體系；與此同時，幫助明確了員工或求職者的不同崗位薪資期望，有利于企業人力資源管理的精準招聘與管理，節約相關成本。

6 結 論

綜上所述，逐步研究數據挖掘技術在人力資源管理中的應用，有利于推動整個企業的內部競爭力提升。通過相關的應用介紹，能夠促使企業的人力資源管理工作的效用性顯著提升，招聘更多適用于企業發展現狀的優秀人才，合理分配企業內部人力資源，留住更多優秀人才，降低企業人力資源的流動率。因此，要重視對企業人力資源管理中數據挖掘技術的充分應用，從而推動企業整體的穩健發展。

參考文獻：

[1]楊帆.基于數據挖掘技術的人力資源信息化管理[J].信息通信，2017（4）：152-153.

[2]潘現瑋.數據挖掘在人力資源信息分析中的應用[J].中外企業家，2016（31）：137-138.

[3]王東平.人才測評技術在人力資源管理中的應用研究[J].人才資源開發，2016（8）：108.