基于神经网络算法研究年龄

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1、基于神经网络算法研究年龄，工龄，职位，婚姻状况，教育程度对雇员薪酬的影响专业：信息管理与信息系统组员：刘金福，白润之，赵九龙，赵龙，冯逸萱指导教师：刘伟江副教授一、研究背景：数据挖掘，挖掘数据背后的世界一个数据库的整体，有若干个部分组成，就像一个一个不同的抽屉，我们把相应的数据收集起来，放在对应的抽屉中，以后便于查找，但是现实的生活并不像从抽屉里面找东西那么简单，对于企业的管理更是要精益求精，作为管理者要从细枝末节从掌控整个企业的运行。我们在讨论研究方向时，主要的思路就是，找到一些外表看似正常，无联系数据的内部联系，以达到完善企业管理的目的！很多常见的内在联系已经不再重要，我们从

2、几张独立的表当中发现了雇员薪酬的几个影响因素，包括年龄，工龄，教育程度等等，他们是本来不相连的数据，但是却共同决定了一个员工的薪酬，我们企业管理者，人力资源主管，很多时候就是在不知道如何对员工给予适当的激励政策什么时候给，给多少，这个的研究结果很大程度上解决了这个问题，对于薪酬的制定，有了自己量的标准，也为新入门的员工指明了方向，让他们知道了自己升迁的道路是什么样的，更加便于管理，和制定薪酬标准。二、基于神经网络数据挖掘方法的研究过程：1.相关数据的准备：在对foodmart2000.mdb数据中的进行分析后，我们选择了employee数据，在这个过程中我们对雇员数据进行分类、汇

3、总、定义、建表等一系列操作。我们对employee表中的salary的薪酬数据进行了等级分类：共0~5级，0级，薪酬为20￥；1级，薪酬为3700~5900￥；2级，薪酬为6100~10000￥；3级，薪酬为11000~17000￥；4级，薪酬为25000~50000￥；5级，薪酬为80000￥；2.数据处理过程：1）Foodmart数据库表的导入（employee数据），如下图：2）数据处理过程（SQLserver语句）：altertableemployeeaddagechar(10),hire_agechar(10)godeclareupg_cus_cursorcursorf

4、orselectbirth_datefromemployeeforupdateofagedeclare@birthdatedatetimeopenupg_cus_cursorfetchnextfromupg_cus_cursorinto@birthdatewhile@@FETCH_STATUS=0beginif@birthdatebetween'1910-1-6'and'1919-12-31'updateemployeesetage='0'wherecurrentofupg_cus_cursorelseif@birthdatebetween'1920-1-6'and'1929-1

5、2-31'updateemployeesetage='1'wherecurrentofupg_cus_cursorelseif@birthdatebetween'1930-1-6'and'1939-12-31'updateemployeesetage='2'wherecurrentofupg_cus_cursorelseif@birthdatebetween'1940-1-6'and'1949-12-31'updateemployeesetage='3'wherecurrentofupg_cus_cursorelseif@birthdatebetween'1950-1-6'and

6、'1959-12-31'updateemployeesetage='4'wherecurrentofupg_cus_cursorelseif@birthdatebetween'1960-1-6'and'1969-12-31'updateemployeesetage='5'wherecurrentofupg_cus_cursorelseif@birthdatebetween'1970-1-6'and'1979-12-31'updateemployeesetage='6'wherecurrentofupg_cus_cursorelseif@birthdatebetween'1980-

7、1-6'and'1989-12-31'updateemployeesetage='7'wherecurrentofupg_cus_cursorfetchnextfromupg_cus_cursorinto@birthdateendgoupdateemployeesetsalary=0wheresalary=20goupdateemployeesetsalary=1wheresalarybetween3700and5900goupdateemployeesetsalary=2whe