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数据挖掘论文 关于数据挖掘技术在人力资源管理中的应用论文范文参考资料

关于数据挖掘毕业论文开题报告 跟数据挖掘技术在人力资源管理中的应用有关数据挖掘 毕业论文范本5000字。

(国网江西省电力公司,江西南昌330077)

[摘要]企业人力资源管理对于稳固与提升企业竞争力具有重要作用,而数据挖掘技术在现代科技的不断推动下,逐渐被应用于人力资源管理当中,且取得了较为显著的应用效果。基于此,文章就数据挖掘技术在企业人力资源管理中的人才招聘环节、人才管理、人才配置、员工离职管理、员工薪酬设计的应用状况进行了介绍与分析。

[关键词]数据挖掘技术;人才招聘;员工薪酬设计

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

企业在进行内部组织管理的过程中,主要的管理对象即是人、财、物,也就是对人与人的行为进行统筹管理,通过调动人的生产积极性、工作积极性,达到人尽其才的效果,从而提升企业内部生产力与市场竞争力。数据挖掘技术则是对人的社会活动与经济活动进行数据统筹与分析,从中得出有利于企业人力资源管理的信息,从而引发新的社会与经济活动。两者的有机结合,对于企业人力资源管理的效用性提升具有很大作用。

1数据挖掘技术在人才招聘环节的应用

大数据技术与现代网络信息技术随着时代的发展逐渐被广泛应用于企业内部管理当中,企业建立相对完备的人才数据信息库,科学利用数据挖掘技术,进行有效的分析,从中明确企业发展的优势与弊端,十分有利于企业人力资源管理模式的完善与改进。

人才招聘是为企业注入新鲜血液的重要手段。人力资源管理部门利用校园招聘会、人才市场、人才招聘网站等渠道进行多方位的人才招聘,再结合多种招聘形式吸引人才,进而采取对应的筛选流程,选取优秀的人力资源加入到企业运营与生产中来。目前,人才市场上的优秀人力资源与企业需求状况形成了极大的矛盾,企业难以招到合适的人才,而大批的优秀应聘者也未能找到适合的工作与岗位,企业的盲目招聘形式正是造成这种现状人才利用现状的主要原因。

通过数据挖掘技术解决这一问题是一种十分便捷的途径。针对求职者简历建立数据信息库,对其身份、特点等数据进行整合分析,并以此为基础总结前期离职员工的调查数据,建立离职原因模型,方便人力资源招聘部门了解求职者对工作及岗位的各方面需求,从而通过调整企业办公环境、薪酬福利等手段吸引人才,并对求职者的需求数据进行合理预测,方便招聘部门优先选择有针对性的应聘者。

2数据挖掘技术在人才管理方面的应用

现阶段,企业内部管理当中对员工的相关数据记录不够全面,直接导致人力资源管理的局限性。员工基本信息与日常考核的相关记录并不能用于准确衡量人才价值、帮助人才管理,在现代化的人力资源管理模式当中,数据的分析与处理往往能够对实际管理工作进行科学指导,为相关人力资源管理工作提供更多的参考依据。例如,在实际工作过程中,以数据挖掘技术进行员工薪酬的有效分析,以成本控制的角度提出相关的建议与意见。

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人力资源管理工作的实际工作性质,不仅仅是对企业的人力资源进行管理与分析,同时也需对企业人力资源的配置与管理现状及时做出相应的反应,具备经验总结的功能。利用数据挖掘技术可对企业现有员工进行年龄层次的有效分析与总结,进行人才年龄结构的科学分析与合理判断,以便于在管理过程中提出合理的招聘人才年龄层次建议,并在人才管理过程中进行符合员工年龄层次结构的岗位优化与调整。[1]还可通过数据挖掘技术,对企业人力资源需求状况与人力资源市场的供给状况进行有效分析,进行发展动向预测,从而制订出符合企业发展现状的人才招聘与配置、培训与开发计划。

3数据挖掘技术在人才配置过程的应用

目前,企业的人力资源管理逐渐向“整体多元、个体个性”的发展趋势进行转型,对人力资源的合理配置提出了更高的要求。若能够对员工进行有效的类型划分与判断,则对企业人才的发展与管理具有很大程度的积极作用。利用数据挖掘技术,通过员工信息数据库,对员工的共性与个性进行整合分析,从而将员工进行合理分类,并对每一个岗位对员工的特性需求进行总结归类,与其相匹配,最终得出合理的人才配置计划。

实际操作过程中,需要以数据管理技术建立一个完善的数据模型,要确保该模型能够对海量数据进行挖掘与分析,实现对企业人才的分类管理目标。通过数据挖掘工具中的自动搜索方式,就能得出相对准确的数据联系与变化规律;也可通过系统与用户的交互模式来实现用户需求假设与验证。采用数据挖掘技术,并不能一次性完成人才配置工作,需要多次的分析与总结,最终达到人力资源管理工作的精度要求,并得出详细的人才配置报告。在报告形成之后,还需对报告进行最后一次的分析,提出有针对性的管理建议,多数情况下,最后一个环节需要借助人工分析手段来完成。[2]

4数据挖掘技术对在员工离职阶段的应用

企业现阶段的人力资源管理现状,人才流动率过高是影响企业内部竞争力难以提升的重要原因。这种发展现状的形成原因一部分来源于现在的求职者工作心态不稳定,对工作薪酬福利等的预期超出了自身能力水平;而另一方面的原因则是对企业员工真实需求的了解不足,导致针对员工的培训计划、岗位调整计划与薪酬计划等不符合员工的本身的发展价值。由于企业员工的离职率过高,导致企业人力资源管理的成本在不断增加,有些时候,企业骨干员工的离职还会造成连锁反应,造成管理隐患,影响基层员工的工作状态。

利用数据挖掘技术,进行企业人才流失的有效管理,首先需要建立一个完善的人才流失管理机制。有效避免人才的大量流失,能够降低企业对人力资源管理工作投入的非必要管理资金。利用人才流失管理机制,能够对离职人员的相关离职信息进行数据分析整理成表格;将无关数据或多余数据做删除处理后,通过模型进行员工离职的一般原因总结。[3]在这一过程中,建议采用树形模式,有助于从海量数据信息中快速地找出决策点,将员工离职的一般原因形成树形模式的目标树形结构,将其他变量作为独立变量进行标注,从而能对不同离职原因进行划分、归类、总结,进而对在岗员工进行潜在离职者分析与统计,制定挽留方案留住人才。

5数据挖掘技术指导员工薪酬设计的应用

企业人力资源管理工作当中,制定完善的薪酬体系,辅助员工薪酬设计也是重要的工作项目之一,对确保企业利益与人力资源工作的效用性具有重要意义。传统数据管理当中,缺乏大数据作为绩效考评基础,导致薪酬设计缺乏一定的合理性,与员工自身的预期薪酬目标发生很大偏差。数据挖掘技术的准确应用,则能够有效改善这一现状,人力资源绩效考核的内容十分丰富,包括学习能力、工作能力、职业素养、个人品德修养等众多方面,对相关数据的发掘分析,能够从中明晰影响薪酬设计的具体因素,提取出有效的薪酬设计参考依据,方便制定更加合理的薪酬管理体系;与此同时,帮助明确了员工或求职者的不同岗位薪资期望,有利于企业人力资源管理的精准招聘与管理,节约相关成本。

6结论

综上所述,逐步研究数据挖掘技术在人力资源管理中的应用,有利于推动整个企业的内部竞争力提升。通过相关的应用介绍,能够促使企业的人力资源管理工作的效用性显著提升,招聘更多适用于企业发展现状的优秀人才,合理分配企业内部人力资源,留住更多优秀人才,降低企业人力资源的流动率。因此,要重视对企业人力资源管理中数据挖掘技术的充分应用,从而推动企业整体的稳健发展。

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