人力资源信息化管理中数据挖掘技术的运用分析

人力资源管理是事业单位管理体系的重要组成部分，提高人力资源管理水平、挖掘人力资源、实现人力资源优化配置等，都能够提高事业单位核心竞争力。而数据挖掘技术的应用则能够完善人力资源管理体系，并提高人力资源管理信息化水平，实现人力资源信息化管理，从而实现人力资源优化配置，发挥人力资源在事业单位竞争及发展中的作用。此外，数据挖掘技术还具有优化人力资源管理决策、优化人才招聘、精准化绩效评估、识别培训需求、预测人才流动等优势，社会普遍都意识到了数据挖掘技术的重要性，并结合实际将数据挖掘技术高效应用于事业单位人力资源信息化管理中。基于此，下文先简单论述了数据挖掘技术及其在人力资源信息化管理中的运用优势，然后分析如何在人力资源信息化管理中有效运用数据挖掘技术。

1 数据挖掘技术及其在人力资源信息化管理中的运用优势

数据挖掘技术是指对数据进行挖掘、整合和处理的一种大数据技术。数字时代下，各种数据量以爆发式的形式增长，很多有价值的数据信息如果不能被及时挖掘，很难发挥其最大价值，数据挖掘技术就是在这一背景下诞生的一种新技术 [1]。数据挖掘技术与传统数据信息管理方式相比，能够快速筛选出有价值的数据信息，而且还具有很强的针对性，能快速提炼出有效数据，为事业单位管理及发展战略等提供可靠依据。数据挖掘技术的主要功能有数据挖掘、数据分类、数据聚类、数据预测、数据关联、数据侦查等，不同功能的特点不同，具体如下：

（1）数据挖掘与分类功能：可根据相关规则及要求深度挖掘数据，例如在商业数据库中可深度挖掘客户信息。可根据客户偏好、贡献、额度等标准对数据进行分类，主要步骤：第一步：创设分类器，分析已知信息；第二步：归类处理新数据，反复处理不满足要求的数据[2]。

（2）数据聚类与预测功能：通过“K- 均值（K-means）”等聚类算法统一整合高度相似的数据。预测数据潜在信息及未来发展动向，例如可用来预测客户的经济实力。

（3）数据关联与侦查功能：运用“Apriori 算法”等关联算法找到数据之间的内在联系规律，然后确定其关联性。在分类领域中侦查不符合规则、没有利用价值的数据信息，并对系统进行分析与筛选，找到异常数据，然后分析潜在问题，并释放提醒信息，提前做好防范措施[3]。

人力资源信息化管理中数据挖掘技术的运用优势有：

（1）优化人力资源管理决策：为决策提供数据依据。

（2）优化人才招聘：筛选高匹配度候选人，提高招聘效率及质量。

（3）精细化绩效评估：准确评估员工贡献度，为绩效奖励提供科学依据 [3]。

（4）识别培训需求：分析员工能力、技能、岗位培训需求。

（5）预测人才流动：预测员工离职风险。

2 人力资源信息化管理中数据挖掘技术的运用

2.1 借助数据挖掘技术构建人力资源数据库

首先，借助数据挖掘技术挖掘有用的人力资源数据信息。其次，结合大数据分析技术、云计算技术等建立人力资源数据库，以提供信息来源。最后，从数据库中筛选出与人力资源规划、人才招聘、绩效考核及员工培训等相关数据信息，根据这些数据信息制定有效的人力资源信息化管理方案，提高人力资源信息化管理效率。

2.2 构建算法模型，深度挖掘数据

算法模型能够提升数据挖掘效果，并实现数据可视化，快速筛选出有价值的数据，为人力资源挖掘、人力资源优化配置及人力资源信息化管理等提供可靠数据依据。可根据人力资源管理需求、数据挖掘目标、数据源及数据类型等，构建预测性算法模型或权衡模型，以满足人才流动预测、精细化绩效评估、识别培训需求等人力资源管理需求。还可结合可视化工具优化人力资源管理决策及人才招聘方式，提高人力资源信息化管理水平[4]。算法模型的运用步骤如下：

第一步：确定挖掘目标。尽量选择个性化信息为数据挖掘目标，例如个体姓名、性别、出生年月、学历、职称、工作岗位、工作履历等等，确保数据挖掘的精准度。

第二步：数据挖掘准备。确定挖掘目标后选择数据源及数据类型。例如人力资源信息化管理中，在确定被管理个体的性别、姓名等基本信息后，还数据深度挖掘婚姻状况、政治面貌等数据源，并筛选出有价值的数据[5]。

第三步：构建模型。数据挖掘实现信息化管理的主要环节就是使用模型对数据信息进行分析，所以需要结合各种数据算法（例如决策树算法、神经网络算法等）建立模型。

第四步：模型实施：模型构建完成且通过验证后，输入相关数据信息，然后由模型自动分析数据信息，最后标识事例类别，寻找特定符号并记录。

2.2.3 基于数据挖掘构建人力资源信息化管理系统

首先，根据多样化信息处理要求选择人力资源数据类型，然后利用数据挖掘技术找到有价值的数据信息，并输入到人力资源数据库中。其次，借助数据挖掘技术与云计算技术等构建由三个子系统和六个模块组成的人力资源信息化管理系统，其中三个子系统包括收集子系统（具有数据分类及数据采集等功能）、分析子系统（具有数据分析、数据聚类等功能）、服务子系统（具有数据整合、数据预测、数据侦查等功能）；六个模块包括人力资源培训、岗位设计、薪酬管理、绩效管理、劳动关系管理、人力资源规划。最后，根据人力资源数据库中的数据信息类型及特点等逐渐完善管理系统的功能，如数据插入功能、数据删除功能、数据更新功能、数据整合功能、数据保存功能等[6]。

3 结束语

总而言之，数据挖掘技术具有数据挖掘、数据分类、数据整合及聚类、数据预测、数据关联、数据侦查等功能，能够快速找到数据之间的联系及规律，然后选出有用数据，为事业单位决策、人才招聘及人才培训等工作提供可靠依据。在人力资源信息化管理中运用数据挖掘技术，不仅能够优化人力资源管理决策，还能够优化人才招聘、精准化绩效评估，从而实现人力资源信息化管理及人力资源优化配置，提高事业单位核心竞争力。上文基于对数据挖掘技术及其运用优势的了解，从构建人力资源数据库、构建算法模型、构建人力资源信息化管理系统等方面阐述了数据挖掘技术的有效运用。

参考文献

[1] 章轶慧 . 数据挖掘在人力资源信息化管理中的运用探析 [J]. 科学与信息化 ,2024(21):177-179.

[2] 牛佳惠 . 数据挖掘在人力资源信息化管理中的运用探析 [J]. 数字通信世界 ,2022(3):94-96.

[3] 袁韶逸 . 数据挖掘在人力资源信息化管理中的运用探析 [J]. 数字化用户 ,2022,28(37):10-12.

[4] 张萍 . 数据挖掘技术在人力资源管理中的应用研究 [J]. 中国集体经济 ,2024(14):125-128.

[5] 徐炜. 基于数据挖掘算法的人力资源信息分类管理系统设计[J]. 信息技术时代 ,2024(14):71-73.

[6] 林晨 . 数据挖掘技术在企业人力资源管理中的应用 [J]. 中国集体经济 ,2023(34):105-108.