数据挖掘技术在人力资源管理中的应用

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1、●≯}C’奎,-d东北大学硕士学位论文摘要数据挖掘技术在人力资源管理中的应用摘要随着以计算机技术、通信技术、网络技术为代表的现代信息技术的飞速发展,人类社会正从工业时代阔步迈向新经济时代。由于新经济的信息化、知识化、人本化、全球化的特点,使社会已呈现出知识经济的形态。在新经济时代,知识在经济增长中起主导作用,以知识员工及企业管理者为代表的人力资源将成为企业发展的主要动力。在以信息技术为支撑的人力资源新特点、新要求的背景下,现有的人力资源信息系统显得越来越不适应企业发展的需要。信息技术和人力资源管理思想的结合促进了企业信

2、息化进程的加速运行,人力资源管理系统作为企业管理信息系统的重要组成部分,其发展依赖于人力资源管理理论的创新和信息技术的进步。本文首先探讨了人力资源管理信息系统研究的内容和现状,同时分析了人力资源管理信息系统面临的主要问题,介绍了数据挖掘技术在人力资源管理信息系统中的应用及研究现状。目前在人力资源管理中存在着两个问题:一是员工离职率较高,且公司不了解现有员工中哪些员工具有离职倾向;二是公司运用360度绩效考评方法对员工进行考核,得出了各方面的评价数据,但是却没有好的方法对这些数据进行有效的分析,从而能够支持企业的战略决策

3、。数据挖掘技术是从海量数据中挖掘出有用的信息和知识的过程,它在人力资源管理中的应用主要表现在对企业员工相关信息的分析与处理上,它能从表层数据中挖掘出蕴含的深层信息。正是基于这一点,针对目前人力资源管理中的两个问题,本文在人力资源管理中的两个方面引入了数据挖掘技术,一是提出将数据挖掘技术中的决策树算法应用到分析员工离职中,详细介绍了决策树方法中ID3算法的基本思想和基本原理,并以沈阳神州数码有限公司离职员工的部分数据为例,利用决策树对员工进行分类,在现有员工中挖掘出潜在离职者。然后,就可以有针对性地对一些潜在离职的重要员

4、工,采取一些措施进行挽留,减少企业由此带来的损失;二是提出将聚类分析方法应用到360度考评数据的分析,对沈阳神州数码有限公司现有的360度考评数据运用聚类分析方法将它们分成不同的类别,然后对不同类别特点的员工分别采取不同的管理措施,使员工都能感觉到公司对他们的关怀,增加员工的积极性,由此增加企业的凝聚力。最后,本文对研究内容进行了全面的总结,指出其存在的不足,并展望了未来进一步的研究发展的方向。关键词:人力资源管理;数据挖掘;决策树算法;聚类分析-II.口_●^,,,&0.ApplicationofDataMining

5、TechnologyinHumanResourcesManagementAbstractWiththerapiddevelopmentofmodeminformationtechnologywhicharerepresentedbycomputertechnology、telecommunicationtechnologyandnetworktechnology,humansocietyisstridingtowardaneweconomicerafromtheindustrialage.Characteristics

6、ofneweconomicagesuchasinformationtechnology、knowledge、humanismandglobalizationcontributetoabrand.newknowledgeeconomicsociety.Inneweconomicera,knowledgetakesaleadingroleineconomicalincrease,andhumanresourcewhichisrepresentedbyintellectualstaffandleaderswillbemain

7、forceofenterprises.Undersuchbackground,currenthumanresourcemanagementsystemisn’tconcordwiththenewfeaturesandrequirementsofhumanresourcesupportedbyinformationtechnology.Combinationofinformationtechnologywithhumanresourcemanagementconceptspeedsupinformationfootste

8、psofenterprises.Asanimportantcomponentofenterprisemanagementinformationsystem,thedevelopmenthumanresourcemanagementsystemdependsonitstheoreticalinnovationandontheprog

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