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數據挖掘在人力資源信息分析中的應用
數據挖掘(英語(yǔ)：Data mining)，又譯為資料探勘、數據采礦。它是數據庫知識發(fā)現(英語(yǔ)：Knowledge-Discovery in Databases，簡(jiǎn)稱(chēng)：KDD)中的一個(gè)步驟。數據挖掘一般是指從大量的數據中通過(guò)算法搜索隱藏于其中信息的過(guò)程。數據挖掘通常與計算機科學(xué)有關(guān)，并通過(guò)統計、在線(xiàn)分析處理、情報檢索、機器學(xué)習、專(zhuān)家系統(依靠過(guò)去的經(jīng)驗法則)和模式識別等諸多方法來(lái)實(shí)現上述目標。
摘要：企業(yè)的競爭歸根結底是人才的競爭，如何全面掌握和合理利用人才資源是公司人力資源管理的首要問(wèn)題。本文首先簡(jiǎn)單介紹了數據挖掘技術(shù)的背景、常用技術(shù)及運作流程，在此基礎上闡述了數據挖掘技術(shù)在人力資源信息系統中的應用。
關(guān)鍵詞：數據挖掘;信息系統;人力資源
伴隨著(zhù)知識型經(jīng)濟時(shí)代的來(lái)臨，公司的組織形態(tài)和生產(chǎn)方式發(fā)生了根本改變，企業(yè)競爭的焦點(diǎn)由物質(zhì)資源的競爭轉化為人才資源的競爭。如何較少人才流失，保持企業(yè)員工的工作熱情，最大限度的開(kāi)發(fā)和利用人才，實(shí)現企業(yè)人力資源系統化的管理，成為企業(yè)經(jīng)營(yíng)者和人力資源管理者面臨的重要問(wèn)題。
一、數據挖掘概述
數據挖掘是一種新的信息處理技術(shù)，是指在沒(méi)有明確假設的前提下去挖掘信息、發(fā)現知識。數據挖掘與傳統的數據分析有著(zhù)本質(zhì)的區別，傳統的數據分析是根據已有的數據進(jìn)行分析，從海量的信息中提取有效信息從而形成結論，而數據挖掘是從大量的模糊數據中提取潛在的有用知識，挖掘到的知識是未曾預料到的、甚至是違背直覺(jué)的，先未知、有效和實(shí)用是衡量數據挖掘到的信息的三個(gè)標準。
數據挖掘技術(shù)是機器學(xué)習、統計及決策支持系統三者相結合的產(chǎn)物，由算法和技術(shù)、數據、建模能力三部分構成，其主要任務(wù)是關(guān)聯(lián)分析、聚類(lèi)分析、分類(lèi)、預測和偏差分析，數據挖掘的基本過(guò)程和主要步驟如圖1所示。
圖1 數據挖掘的基本過(guò)程和主要步驟示意圖
二、數據挖掘在人力資源信息分析中的應用
(1)數據挖掘在招聘環(huán)節的應用。首先企業(yè)要根據發(fā)展戰略目標，進(jìn)行工作分析，制定人力資源規劃，具體分析擬招聘人數、招聘標準，認清數據挖掘的目的;其次人力資源部招聘專(zhuān)員在平臺上發(fā)布招聘廣告，招聘廣告的內容包括公司的基本情況、招聘崗位、應聘人員的基本條件及截止日期，從網(wǎng)站的數據庫中獲得簡(jiǎn)歷數據，將應聘人員作為數據倉庫，從中選擇出適用于數據挖掘應用的數據;再次，利用數據挖掘工具在數據中查找模型，將數據轉換成一個(gè)分析模型，常用的數據挖掘模型有：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )方法、決策樹(shù)方法、遺傳算法、粗集方法、統計分析方法、模糊集方法，根據不同崗位對人才的不同需求對各種人才進(jìn)行分類(lèi)和比較，判斷哪類(lèi)人才更適合該崗位，最后是結果分析，由于所選取的變量不同，輸出結果不同，從而導致最終形成的結果報告也有著(zhù)差異性，數據挖掘人員可采用直觀(guān)量化的評分技術(shù)，將應聘人員的信息數據以某種權重加以衡量，針對各種目標給出量化評分，確定是否讓?xiě)刚邊⒁?jiàn)面試。數據挖掘技術(shù)的應用，提高了模型的精度，滿(mǎn)足了招聘的需要。
(2)數據挖掘在預防人才流失方面的應用。首先企業(yè)要進(jìn)行數據整理，建立離職人員基本信息數據庫，將與離職有關(guān)的離職申請與離職面談?dòng)涗浀任募M(jìn)行整理，使用COID系統的
ID自動(dòng)產(chǎn)生器，構建離職人員信息表;其次根據離職申請及離職面談相關(guān)資料，構造預防人才流失的選擇樹(shù)分類(lèi)圖，通過(guò)分析離職人員信息表可以發(fā)現，造成員工離職的原因有以下幾方面：薪酬待遇過(guò)低達不到員工的滿(mǎn)意度;工作壓力過(guò)大不能正確處理人際關(guān)系;個(gè)人發(fā)展空間有限;最后構建選擇樹(shù)模型，針對離職原因選擇有效的預防措施，研究發(fā)現，在所有離職的原因中，待遇不滿(mǎn)意是員工選擇離職的首要原因，針對這一結果，企業(yè)要進(jìn)一步完善薪酬體系和福利設計，避免由于這一原因造成的人才流失，工作環(huán)境不滿(mǎn)意造成的人員離職比例較高，針對這一結果，企業(yè)要加強對員工的溝通，了解員工的需求，調整或改進(jìn)工作的軟、硬環(huán)境。個(gè)人發(fā)展空間有限在離職比例中呈上升趨勢，針對這一結果，企業(yè)要注意給員工提供培訓和發(fā)展的機會(huì )，為他們進(jìn)行職業(yè)生涯設計， 達到公司與個(gè)人雙贏(yíng)。在人力資源管理數據基礎上，采用數據挖掘技術(shù)，可以實(shí)現分析結果的動(dòng)態(tài)發(fā)布，對預防公司人才流失有重要應用價(jià)值。
(3)數據挖掘在完善人力資源精確管理中的應用。數據挖掘技術(shù)應用到人力資源精確管理上可有效解決人力資源配置不合理的問(wèn)題，優(yōu)化人力資源配置，提高人力資源投入產(chǎn)出效率。要想實(shí)現人力資源的精確化管理就要明確工作標準，將工作內容具體化和定量化。首要的工作是對原始數據進(jìn)行處理，通過(guò)挖掘以往工作量的歷史數據及對工作人員進(jìn)行實(shí)地的調查的方式明確工作崗位的定額標準，使每項工作量化為同一單位，建立生產(chǎn)力標準;其次應用工時(shí)池模型將工作流程分解成標準化簡(jiǎn)單勞動(dòng)。最后將員工每天完成工作量的信息數據輸入到知識庫中，將員工的實(shí)際工作量和設定工作量標準進(jìn)行比較，當發(fā)現員工的實(shí)際工作量與設定工作量標準差距較大時(shí)，管理層應及時(shí)對員工生產(chǎn)流程進(jìn)行調整，以實(shí)現對崗位的有效管控。通過(guò)挖掘員工的信息數據，可以使企業(yè)了解員工的具體工作情況，發(fā)現工作中的最優(yōu)人才，為人才的選撥提供依據。
三、結語(yǔ)
隨著(zhù)時(shí)代的進(jìn)步，人類(lèi)己從工業(yè)經(jīng)濟時(shí)代跨入了信息時(shí)代，信息技術(shù)已滲透到人力資源管理的各個(gè)方面，在人才的引用、選撥及預防人才流失等方面發(fā)揮著(zhù)重要作用，為此企業(yè)應運用數據挖掘技術(shù)，逐步建立起適合自身特點(diǎn)的人力資源信息系統，從而提升企業(yè)的核心競爭力。
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