前言：寻找写作灵感？中文期刊网用心挑选的人力资源管理中数据挖掘技术的应用，希望能为您的阅读和创作带来灵感，欢迎大家阅读并分享。
摘要:企业的竞争是人才的竞争。如何在招聘过程中选拔人才，如何防止人才流失，如何根据不同的人格特点制定相应的策略，以及如何提高工作的积极性。例如，人力资源经理往往不会知道该怎么做，目前还没有合适的解决方案。数据挖掘技术的应用结合企业的实际情况创造了良好的企业人才管理环境。
随着经济全球化和知识经济的发展，人力资源是稀缺资源，是重要的经济和社会发展。人力资源管理在提高企业竞争力和确立核心竞争优势方面将发挥更重要的作用。未来的人力资源管理将更加战略性，更加人性化，更加灵活，更加灵活。它非常适合新兴的动态人力资源信息挖掘技术，提取有用的人力资源知识，为人力资源管理分析决策提供有力的工具。
一、数据挖掘技术
数据挖掘是一个非常重要的过程，从数据集中自动提取有用的信息。它由规则，概念，规则和模式来表示。它可以帮助决策者分析历史和当前的数据，发现隐藏的关系和模式来预测未来的行为。数据挖掘过程也称为知识发现过程，是一个涉及数据库，人工智能，数理统计，可视化，并行计算等数据挖掘的交叉新兴学科是一种新兴的信息处理技术，其主要特点是提取，转换，大量数据库，数据分析数据挖掘是KDD中的一项重要技术，它不使用标准的数据库查询语言，而是对查询内容和内部规则搜索的总结。传统查询而报表处理只能得到事件的结果，并没有深入研究其原因，但数据挖掘是产生这个事件的主要原因具有一定的信心度，为未来的预测决策行为提供了有利的支持。督促员工积极承担工作责任，发挥知识财富，发挥创造潜力，为单位开发新的发展空间，创造更大的经济效益和社会效益。一方面满足专业人才的需求，另一方面，要营造良好的文化环境，提高员工的整体素质，培训工作的有效性和及时性需要渗透到激励机制中，特别是薪酬晋升，岗位职位等方面。纳入培训计划。让员工明白，只有积极从事工作的人才能得到各种支持和鼓励。为鼓励员工积极参与人力资源管理培训，制定各种形式的培训模式，将员工的需求和专业性与培训计划相结合，并定期制定培训计划，对职业技术革新进行实时培训并专职学习，进一步开展培训等。
二、数据仓库与数据挖掘
动机主要是指管理者在激励活动和资源方面所使用的一些方法，侧重于工作动机，动机等。这种行为具有以下主要意义：激励，鼓励和形成动机;广义而言，动机也有一定的抑制作用，可以鼓励整个活动，有效地防止一些不良行为。它主要包括以下几个方面，即结构之间的关系，在实践中根据实际情况，建立完善的激励制度和措施来控制企业的运作模式和演化规律。对于企业的发展而言，员工的绩效是非常重要的。员工在企业发展中的作用需要体现在个人的能力和动力上。动机不是天生的。他们努力的程度是基于目标的目标价值。动机越大，动机越大。
(一)利用数据挖掘技术对人力资源进行集群化
每个人都有自己独特的一面，同时也有类似的一面，企业类型中有多少员工进行团队实施不同的管理方法来提高工作效率，一个新的课题就是人力资源管理学科。首先，要求将每个人的性格特征分类并输入到数据库中，并通过数据挖掘技术挖掘和钻取数据的深度，从而实现彼此之间的关系。这种关系的共同特征是一部分一个班级，建立一个班级图书馆，马克的主要相关通行证第一，对经理进行管理和分析。一旦组织完成，管理者可以清楚地知道哪些员工属于同一类型，并且可以看到最大的根据这些特点，管理者可以开发适当的管理工具来激励他们工作。
(二)利用数据挖掘技术深入分析员工能力
每天员工招聘存在于企业人力资源管理系统中随着时间的增长，数据记录不断增长和丰富，如何利用这些数据来分析能力和潜力。这是一个值得管理者思考的问题。数据挖掘可以为管理者提供解决这个问题的关键。利用数据挖掘技术来管理员工的年龄，学历，工作经历，工作能力，个性，个人信息等违规记录，综合分析评估各级不同级别和权重之间的关系，然后得到经理可以用来评估企业中其他员工的价值，根据这些价值的组合，以得到规模员工的数量和发展潜力的大小，工作能力。
(三)采用数据挖掘技术分析跳槽概率
如何留住人才是企业未来发展的重要条件。在什么情况下最容易跳跃的是什么样的人可以保留这些是人力资源经理需要深思的问题。使用数据挖掘技术logy可以帮助管理人员了解如何避免人才流失。在员工信息数据库中，需要在人才流程，每个员工招聘渠道的详细记录和位置，工作环境，年龄，性格，学习能力等方面建立数据表，跳槽等原因，例如信息。通过数据挖掘技术的深入，你可以从招聘人才流失中获得什么渠道，最容易移动的角色在工作中，人们往往会离开工作生活的年数我的观点是，易于使用的是人才流动和其他有用的信息。鉴于这些信息，数据挖掘技术也可以对应于员工的相应职位，从而为管理者提供关键的管理服务目标。
(四)使用数据仓库技术进行人员招聘
什么样的招聘方式可以用来获得优秀的人才？这不是一个高级判断能够回答的问题。通过对数据分析的理解。通过分析以前的招聘数据，我们可以看到哪些方法是成功的，哪些是失败的，哪些招聘方法最有可能耗尽合格的员工。分析所有这些结论，从招聘数据，因此，企业需要建立一个招聘数据库，每条招聘情况记录包括招聘渠道，面试等研究方法，招聘流程设立专题银行，为了满足面试的需要，进行了分析问题库的模型同时建立，以便申请人可以知道谁适合哪种类型指出了人才引进的方向。
三、数据仓库与数据挖掘技术
在人力资源管理中的发展趋势近年来，商业智能（BI）概念越来越流行，如何智能化将成为数据挖掘和数据显示的发展方向。越来越多的企业管理者需要的应用程序不仅更容易存储和显示数据，而且还需要深入了解他们的知识。企业管理者希望通过分析和挖掘所有信息和钻探数据，智能可以提供建议和解决方案。提供更详细的参考数据。BI系统范围也将从部门特定用户服务扩展到整个企业的所有用户服务。同时，由于企业用户的权限和需求不同，BI系统提供了广泛的目标功能。从简单的数据获取到网络和局域网的使用，广域网用于丰富的决策信息和知识的交互，分析和利用。
四、结束语
简言之，人类社会和经济活动总是可以在数据中加以描述和记录。在分析数据之后，你可以利用这些信息来指导实践，做出适当的决定，并进行新一轮的社会经济活动。对这些数据的分析不再仅仅用于研究，而是主要用于企业决策以产生利润。然而，所有公司面临的共同问题是，它们拥有大量的数据和极少的实际价值信息。因此，从大量有利于企业管理的数据的深入研究和分析，以及提高信息的竞争力，就像金矿中的金，我们所使用的数据挖掘技术应有助于人力资源的重要地位。
参考文献:
[1]战丽娜,韩冰.试论人力资源管理中数据挖掘技术的应用[J].中国商贸,2015.
[2]秦颖.试论人力资源管理中数据挖掘技术的应用[J].中国科技投资,2017.
[3]李妹琴.试论人力资源管理中数据挖掘技术的应用[J].财经界:学术版,2016.
作者:生力文 单位:华能置业有限公司
