以数据挖掘提升HRM决策分析能力.pdfVIP

维普资讯 2008年第3期 科技管理研究 ScienceandTechnologyMnaagementResearch 2008No．3 文章编号 ：1000-7695(2008)03—0217—03 以数据挖掘提升HRM决策分析能力 黄闽英 (1．西南财经大学MBA中心，四川成都 610074； 2．成都大学 医护学院，四川成都 610106) 摘要：将数据挖掘技术引入到HtLM绩效评估中，不但能使HtLM对现有的人力资源能力做出科学分析和评估， 并能对未来人力资源需求做出全面的预测，从而提升HtLM的决策分析能力。设计中综合使用了数据仓库、聚 类分析、决策树方法，为HtLM的深入开发和应用提供了有价值的参考。 关键词：数据挖掘；人力资源管理；决策数；数据仓库 中图分类号：F062．3 文献标识码：A 在诸多的企业竞争要素中，人力资源已逐渐成为企业最 有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其 主要的资源，现代企业的竞争也越来越直接地反映为人才战 中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的 略的竞争。在此背景下，现代企业为适应快速变化的市场， 过程。它可应用于企业信息系统中，按照企业既定的业务 目 需要更加灵活、快速反应的，具有决策功能的人力资源管理 标，对大量的经营数据进行分析处理，从中提取辅助企业决 平台和解决方案。 策的关键性数据，发现或验证有价值的规律 。 目前 ，一些企业虽已成功的将人力资源管理系统应用到 数据挖掘大致可分为三类：关系发现、模式发现、趋势 企业的经营管理中，但随着时间的推移和人才的不断流动， 行为发现。常用的数据挖掘方法和技术有决策树方法、遗传 这些基于联机事务处理 (OLTP)的HRM系统必将积累大量 算法、人工神经网络、还有最近临技术、可视化方法、公式 的关于人力资源信息的数据。面对这些海量存储的数据，企 发现方法等。数据挖掘的一般处理流程为：明确 目标、数据 业需要有力的数据分析工具将 “丰富的数据”转换成 “有价 准备和预处理、建立数据挖掘模型、输出结果的检验和解释 值的知识”，以发现其中潜在的人力资源管理要素及其变化 以及实施等5个阶段，其处理流程如图1所示。 规律，更好的辅助企业决策。而这正是 目前处于热门研究领 域的数据挖掘技术的用武之地。 史数据 1 HRM绩效评估及数据挖掘概述 1．1 HtLM绩效评估 人力资源管理 (HRM：HumanResourceManagement)的 图1 HtLM绩效评估数据挖掘流程 有关业务包括人事管理，人力资源计划管理，工作分析，招 聘管理，员工培训和发展管理 ，绩效评估管理，薪酬福利管 2 数据挖掘在HRM绩效评估中的实施 理等。其中，绩效评估是企业对各级部门、各级管理人员、 2．1 明确挖掘 目标 全体员工工作绩效评价的重要手段，是人力资源管理中非常 重要的一环 。 近年来，数据挖掘技术在 ERP、SCM等领域上的研究越 绩效评估常用的方法有量表评等法、行为评等法、关键 来越全面而深入。本文将数据挖掘技术引入到人力资源管理 事件法等。这些方法的好处是直观，简单，对个体评价较为 系统中，是为了在企业现有 HtLM的基础上，从大量业务数 明确，但却存在许多缺陷，比如：方法本身比较僵硬、呆板； 据中，找到潜在的、有价值的人力资源特征信息。这样，企 考核结果过于微观，对上