數據挖掘技術在人力資源管理中的應用研究

張萍

摘要：在市場經濟發展過程中，人才在各個領域中都發揮著重要作用。因此，在人力資源管理中如何選擇好人才，在各個崗位上匹配和對應的人才，并做好人才的考核與激勵，充分發揮人才的作用，成為用人單位需要認真對待的事情。在數據挖掘技術發展中，可以充分用于人力資源管理，提升人力資源管理水平。為此，文章主要結合數據挖掘技術與人力資源管理的概念，并對數據分析技術在應用過程中存在的問題和面臨的挑戰進行分析，提出有效的應用策略及在人力資源管理應用中的優化措施。

關鍵詞：數據挖掘技術；人力資源管理；應用

一、引言

在單位內部管理中，財務、人力等資源是非常重要的管理內容，為了更好地發揮人力資源的作用，需要協調好人與人之間的關系，通過考核激勵措施，激發員工的工作積極性，使其可以更好地發揮自己的才能，提升工作效率。在數據挖掘技術應用中，可以對相關經濟活動進行分析，從而獲得更多的人力資源管理信息，并在經濟活動和社會活動中，充分發揮人力資源的作用。

二、數據挖掘技術及人力資源管理概述

（一）數據挖掘概念

大數據時代的到來，海量數據需要過濾部分無用信息，從而導致信息存在著模糊、隨意、不夠完整的特點，要利用這些數據信息，就必須采用數據挖掘技術對這些信息進行處理，幫助人們提取這些數據信息中有價值的信息，充分挖掘數據中的價值，為開展各項經濟活動奠定基礎，提供依據。在數據挖掘技術應用中，需要將數據處理、人工智能、數據庫、數據統計等多項技術綜合利用。在數據挖掘過程中，對數據進行采集、分類、轉換、分析，還可以將這些數據信息輸入數據模型中進行分析，在數據挖掘中也不需要使用標準的數據庫語言，對查詢的數據信息進行獲取。因此，數據挖掘技術是一種非常重要的數據分析方法，可以利用現代化的信息技術，對數據進行分析和挖掘，找到數據和數據之間的關聯，通過挖掘出有價值的信息，為人們開展經濟活動和社會活動提供參考。

（二）人力資源數據挖掘內容

將數據挖掘技術應用在人力資源中，可以有效地獲取人力資源的相關數據信息，在人力資源管理中發揮著重要的作用。在實際應用中，不僅可以方便對人力資源相關信息的掌握，還可以為社會活動或者經濟活動提供參考。因此，在數據挖掘技術應用中，需要結合其內容，分析其應用過程中的特點。具體如下：一是數據實時性特點。數據挖掘技術可以對歷史數據和現有的數據進行挖掘和分析，對不同類型的工作人員進行分類。在個人數據中，主要明確了人才的基本信息、工作經驗、特長、學歷及家庭背景等。在組織數據方面，包含了人力資源戰略管理、招聘管理、績效管理、薪酬管理等方面；二是挖掘動態數據，在數據報表中利用數據挖掘技術，可以快速生成報表，并對人才的信息進行跟蹤管理，形成動態化的數據信息；三是在數據整合中應用數據挖掘技術，可以通過問卷調查等方式，收集和分析信息，重視對數據信息的整理。

三、數據驅動人力資源管理的機遇與挑戰

（一）機遇

數字經濟及大數據技術的應用，為人力資源管理提供了方便，帶來很多新的發展機遇。首先，在數字挖掘技術應用過程中，可以通過對數據信息的挖掘和提取，為高層的決策提供很多有價值的數據依據。在對大量人力資源數據挖掘之后，可以幫助單位了解每個人才的特點、優勢，對員工的需求和行為進行充分了解，這樣可以在人員的招聘、培訓和配置方面更加精準，使得每個人才都可以在對應的崗位上，發揮出最大價值；其次，利用數據挖掘技術，在優化人力資源配置方面發揮作用，可以提升人才的利用率。比如，在數據挖掘技術應用中，可以提升員工對工作的滿意度，對崗位匹配度進行分析，分析影響員工積極性的因素，有助于提高整體的工作效率，提升員工的滿意程度；最后，數據挖掘技術應用中，有助于預測未來的人力資源發展趨勢，從而規劃制定長遠的發展策略，并不斷優化戰略發展方向。比如，利用數據挖掘技術，可以對現階段的數據和歷史數據進行分析，分析員工流動的原因，崗位的需求等，從而為重大的決策奠定數據基礎。

（二）挑戰

在人力資源管理中，數據挖掘技術有著非常大的潛力，廣闊的應用前景，然而在實際應用中，也存在一定的挑戰。在數據的采集與整理工作中，若分析技術或者數據分析工具選擇不當，有可能會對數據信息的安全性產生不利的影響。如在QQ群中進行溝通，會產生相關數據信息，在培訓系統對員工進行培訓，也會產生培訓相關的數據信息，在評價系統和平臺中，也會產生評價數據。在對這些數據信息整合中，對數據信息的整合要求較高，還會耗費大量的精力。另外，數據的質量對人力資源管理，也會產生較大的影響，如果數據不夠完善，或者數據信息存在錯誤，都會對人力資源管理產生不利的影響。在對數據處理技術和數據處理軟件選擇過程中，應對各種數據處理工具進行評估，結合實際需求選擇不同的工具。在引進和培養人才的時候，數據挖掘技術在應用過程中也會面臨著一些挑戰。在大數據技術不斷發展過程中，人才市場的需求不斷提升，人力成本不斷增加。當前，在人力資源團隊中，數據分析技術和數據挖掘技術還有待提升，因此在對人力資源數據分析過程中，還存在很多不足。另外，還要保護數據的安全，員工的隱私，防止數據信息泄露，從而對員工造成不利的影響。最后，在文化建設方面，大數據技術的發展，很多單位都開始認識到數據的重要性，而在數據在決策中的作用不斷提升的時候，應構建起大數據驅動文化，使得數據的利用更加合理、更加長遠。

四、數據挖掘技術在人力資源管理各功能中的應用

（一）在招聘選拔中的應用

在招聘工作中，合理應用數據挖掘技術，可以為單位更快地招聘到所需要的人才，還可以降低招聘成本。首先，可以利用數據分析技術分析歷史數據，了解以往招聘過程中所采用的策略，針對單位的需求進行分析，還可以分析應聘者的工作經驗、學歷背景等是否可以滿足自身的需求，從而提升招聘的精準性和高效性；其次，利用數據挖掘技術，可以對人才市場進行分析，了解社交媒體、在線招聘網站中的人才數據，對求職者的流行職位、偏好和技能信息進行分析，從而在制定招聘策略的時候可以更加準確；最后，在面試過程中，也可以利用數據挖掘技術，從而在面試評價、面試反饋中發揮作用，保證面試的公平性。比如，如果在招聘中，發現存在評分過高或者過低的情況，應及時進行調整。

（二）在員工培訓應用

在對員工培訓中，也應合理應用數據挖掘技術，深度挖掘員工的興趣，對員工在工作過程中的表現、需求等方面數據進行分析，從而分析出員工的需求，為員工制定針對性的發展計劃，不斷提升員工的綜合能力。一方面，利用數據挖掘技術，可以發現員工與崗位是否匹配，在工作中能力是否滿足要求，利用數據挖掘技術對員工的信息進行分析，幫助管理者更好地了解員工的優勢和不足，從而在人員配置中可以更加精準。當前，在人才招聘中有很多渠道，單位可以通過網絡渠道發布招聘信息，獲得求職者的信息。在數據信息不斷增加的情況下，利用數據挖掘技術，對求職者的能力、工作經驗、技能等方面進行分析，幫助管理者判斷求職者是否符合企業的要求，并可以解決人員在管理過程中的問題，使滿足要求的人才可以匹配在合理的崗位中，充分發揮員工的價值，提升人才的利用率；另一方面，在數據挖掘技術應用中，還制定合理的人才培養計劃。利用數據挖掘技術，對以往的培訓效果進行分析，了解哪種培訓方式最有效、哪種培訓方式最受員工的喜愛，從而為后期的培訓計劃的制定奠定基礎，優化培訓內容和培訓課程，增強培訓效果。另外，通過數據挖掘技術的應用，可以構建階梯化的人才隊伍，對于有潛力、工作表現優秀的員工進行挖掘，及時進行人才儲備，使得人才可以發揮應有的作用。

（三）在績效評估的應用

數據挖掘技術在績效評估中，構建客觀、完善的評估體系，對員工進行準確、有效的評估。通過數據挖掘技術，對各種數據進行挖掘，包括員工的工作質量、工作類型、工作量、工作態度以及客戶對服務的滿意程度等，在這些數據信息中，可以形成量化的評估指標。與傳統的主觀評價方式相比，這種評估的方式可以通過數據來說話，更加體現出評估的客觀性。利用數據挖掘技術，還可以對不同的評估指標進行分析，挖掘其深度的關聯性，從而對員工的整體績效進行反映。比如，合理應用數據挖掘技術可以分析員工在工作中，受到工作量產生的影響，可以發現工作量大并不代表著工作質量高，有些員工的工作量雖然不大，但是完成的工作質量卻比較高，因此在績效評估過程中，不會受到工作量產生的負面影響。另外，數據挖掘技術還可以預測員工績效發展情況，結合歷史數據對員工績效的變化情況進行分析，結合這些變化規律預測未來一段時間內績效情況，如果預測到未來員工績效出現大幅度下滑的情況，應及時干預解決。

（四）在離職管理中的應用

大數據挖掘技術還可以分析員工離職風險，對員工離職進行管理，從而保障單位的正常運行，也可以避免人才的流失。在對離職員工數據分析過程中，利用大數據挖掘技術分析其離職的實際原因，離職之后是否會對崗位工作產生較大的風險，是否有工作人員可以及時頂替。首先，通過對離職數據的分析可以了解員工的離職，是否因為薪資不滿意、工作壓力大、上級管理不公平等原因造成的，通過對員工的離職原因的分析，為人力資源管理工作提供重要的數據參考基礎。在此基礎上，可以通過提升員工薪資，營造良好的工作環境，提高評價的公平性，提升員工滿意度，從而有效地降低離職概率；其次，通過數據挖掘技術的應用，可以將員工的動態表現數據信息構建模型，分析員工在未來一段時間的離職概率，如果員工的離職概率較高，需要及時干預，與員工及時溝通，為員工提供更好的發展機會，還需要提前儲備人才，一旦員工離職，降低關鍵崗位受到的影響；最后，通過數據挖掘技術，可以優化離職管理，在對員工離職信息分析之后，了解人力資源管理存在的問題，可以有效降低員工離職率。

（五）在員工薪酬設計應用

為了更好地保障單位人力資源的穩定性，還需要重視薪酬管理，通過完善薪酬體系，提升員工的滿意度，使其可以在工作中積極主動，創造更大的價值。在以往薪酬體系設計中數據較為缺乏，普遍存在薪酬不合理的問題，無法滿足員工的需求。或者在薪酬管理中數據信息沒有得到及時分析和整理，而利用數據挖掘技術，可以對這些數據信息進行采集分析。在人力資源績效考核中，有大量的信息，包含員工的工作能力、發展潛力、學習能力和職業素養等，利用數據分析技術，可以挖掘出海量的數據信息，并對薪酬設計的影響因素進行分析，通過優化調整，使得薪酬體系可以更加合理。對于應聘人員，應對其進行定位，使其可以與崗位相匹配，并不斷縮減招聘成本。

五、數據挖掘技術在單位人力資源管理中的應用優化措施

（一）建立數據驅動的文化

數據挖掘技術的應用，需要營造出良好的環境與文化，在文化與價值觀的影響下，改變員工不好的工作習慣，提升員工的忠誠度和信任感，按照數據驅動可以推動文化環境的構建。因此，在員工日常工作和生活中，應不斷地融入，通過培訓和宣傳手段，使員工了解到數據挖掘技術的重要性，并通過數據挖掘技術為決策提供支持。數據挖掘技術在驅動文化方面，需要不斷地改革與創新，應不斷加強對數據挖掘技術應用的支持，通過建立相關的制度進行規范，保證各項決策的制定與執行。因此，在重要決策中應不斷通過數據分析，合理應用數據進行評估與調整，提升決策的科學性、準確性。總之，在數據挖掘技術應用過程中，需要長期堅持，并完善制度，在此過程中也會遇到很多阻礙和困難，因此需要全方位推進、全員參與，不斷發揮數據挖掘技術的價值，實現數字化、智能化的文化基礎。

（二）數據安全與隱私保護

數據挖掘技術在應用中，還應重視數據的安全，加強對隱私的保護。數據安全問題是網絡技術、計算機技術和數字化技術在應用過程中需要重視的問題，保護數據的安全與人員的隱私，才能更好地保障集體的利益，讓員工更加信任。在人力資源管理中，有很多員工的信息，有些是基本的信息，有些是較為隱私的信息，在處理個人信息時應明確這些數據信息的規則，要有一定的邊界性，避免造成員工的個人隱私泄露，從而造成不必要的糾紛和損失。一方面，可以制定并完善數據管理制度，明確哪些數據可以直接使用，哪些數據需要獲得同意或者權限才能使用，防止數據信息使用不規范的問題；另一方面，可以通過數據加密、訪問權限、登錄密鑰等方式保障數據的安全，防止被非法竊取和攻擊，造成數據信息的丟失和泄露。因此，管理者需要加強對員工的教育，使其可以明確數據的使用權限，提升安全防護意識，提升數據挖掘技術的應用效率。

（三）引進和培養數據分析人才

在數據挖掘技術應用中，在人才的招聘和培養方面最為重要，在該項技術應用中，將計算機科學、統計學以及其他領域的專業知識有機地結合起來，從而提升分析的準確性和客觀性。因此，在招聘和培養員工過程中，應合理應用數據挖掘技術，從不同的渠道引進有數據分析經驗的工作人員，包括數據工程師、數據科學家等。對于這些數據分析人才，需要通過合理的培訓，提升其數據分析能力，使其可以更好地應用數據挖掘技術。不僅如此，還要為人才營造良好的環境，提供更好的薪酬，充分發揮人才的創新能力，使其可以利用數據分析技術發揮自己的價值。在人才培養中，還需要完善內部培訓體系，制定培訓內容、培訓方法和培訓策略，激發員工的主動參與熱情，提升培訓的效果，使得員工可以對數據挖掘技術有深刻理解，掌握數據挖掘技術的應用技巧。還可以與機構和高校合作，引導員工深度學習，不斷提升員工的數字化應用能力和數字化分析能力。

（四）推動業務與數據團隊的緊密合作

在數據挖掘技術應用中，還可以成立專業的數據團隊，加強與業務團隊的緊密合作，從而不斷推動數據挖掘技術的應用。專業的數據團隊，對數據的分析能力較強，通過對業務流程和數據需求的了解，在進行數據分析過程中更有針對性。將數據團隊與業務有效地結合起來，可以充分發揮數據挖掘的作用，在兩者合作過程中，還應考慮以下幾點。首先，數據團隊與業務團隊，需要做好自身定位，明確自身角色。數據團隊要為項目提供充分的數據信息，而業務團隊則可以充分使用這些數據信息，以此為基礎制定正確的決策。不斷加強兩者的合作、互動，提升人力資源管理效率，其次，合理利用數據挖掘技術，促進兩者的合作。在數據技術和數據工具應用過程中，可以讓用戶直觀地看到數據的分析結果。比如，可以利用可視化工具幫助業務團隊更好地理解數據，并制定出正確的決策。再次，營造良好的互動環境，開展跨團隊合作活動，定期開展跨團隊合作會議，增進兩者的溝通與互動，實現數據共享，從而更好地解決問題。最后，在業務團隊和數據團隊合作中，需要管理層的支持，為兩者的融合提供指導，充分發揮兩者的價值，從而創造出更大的效益。因此，為了更好地應用數據挖掘技術，應增進數據團隊和業務團隊的合作，加快數據轉化，提升整體的效益。

（五）創新財務模式，人力資源管理和財務管理的協同發展

1. 建立健全財務管理體制。財務管理模式的創新，關系著單位的發展，影響著人力資源發展，建立并健全財務管理制度，規范財務流程，加強監督管理，可以避免在財務工作中，出現違法違規的現象，對單位的財務管理造成影響。數據挖掘技術的應用，可以對財務數據進行深度挖掘，掌握財務流程是否合理，打造標準化的財務管理流程，完善財務管理監督機制。在對財務管理工作權責界定過程中，保障所有的財務管理流程都符合規范，提升財務人員的整體素質，通過建立數據化的管理體系，保障財務工作的和諧發展，為人力資源管理工作奠定基礎。

2. 提升資金利用率。在單位發展過程中，通過合理利用資金，可以降低運營成本，最大限度地發揮資金的作用。從宏觀方面來看，應對單位的資金環境進行考察，科學規劃資金利用，利用數據分析技術，做好資金利用的記錄與考察，加強對資金利用的監督，實現對資金利用成本的預測。根據財務管理制度，對在業務活動中資金的使用情況進行規劃，并對成本的產出進行分析，有效地控制業務成本，提升資金的利用率，從而縮減單位內部的財政支出。

3. 增加專項經費。在財務管理中，還應增加專項經費的管理，對于這些經費的利用要符合流程，提升財務人員的責任意識，定期對財務人員進行教育培訓，使其在專業知識和管理能力方面可以不斷提升。在培訓過程中，要提升財務人員的專業性，使其掌握會計準則，學習相關法律知識，還要了解國家最新的政策，提升政治敏銳性。在財務工作中，不斷加強與政務平臺的結合，形成完善的網絡系統，充分利用互聯網和大數據技術，加強對數據的整合與分析，提升對專項經費的管理效率，充分利用數據技術進行預測，降低對資金的管理成本。還應不斷促進財務部門和人力資源管理部門之間工作的協調性，明確戰略發展目標，提升數據信息的共享效率，從而為人才的改革提供支持。

六、結語

在大數據技術發展過程中，數據挖掘技術在人力資源管理中的應用，可以充分利用自身對數據信息的收集和處理優勢，為人力資源管理提供科學、精準的數據支持，推動人才的制度的完善，優化人才的招聘和培訓。合理應用數據挖掘技術，探索更多的人力資源管理方式，形成積極的文化氛圍，提升工作效率。在數據挖掘技術中，還應保護好數據安全與隱私，結合工作的要求分析人才相關數據，推動業務團隊和數據團隊的合作，推動人力資源管理的發展，從而不斷提升競爭力，促進可持續發展。

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（作者單位：山東省沂水縣四十里堡鎮便民服務中心）