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在现代化企业发展建设中，人才是核心竞争力。因此，在人力资源管理中，应做好对人才选用、岗位匹配、薪酬管理等，有利于提升企业发展稳定性。而随着对先进人力资源数据挖掘技术应用，提升了对管理水平。基于此，本文从人力资源数据挖掘技术入手，对数据挖掘技术进行研究，探讨其应用方法。信息技术快速发展，使得各个领域开展管理工作中，效率得到明显提升。因此，在进行人力资源管理中，为提升企业人力资源管理水平以及核心竞争力，应重视对先进信息技术利用。而数据挖掘技术作为人力资源管理中一种新兴技术，通过对其进行研究，并将其应用到人才管理中，落实相应优化和完善措施，可在极大程度上满足企业发展需求。
数据挖掘技术属于信息技术一种重要表现形式，已经被应用到多个领域中。该技术使用中主要是从大量、模糊、随机和不完整相关数据中，提取其中人们需要，但以往尚未掌握的潜在有用信息数据，从其性质方面而言，该技术属于一种商业信息管理和处理技术，而数据挖掘过程也是发现知识过程。
数据挖掘技术使用中会涉及到人工智能、数据处理、数理统计和数据库等多种信息技术综合应用。利用技术进行业务数据挖掘中，涉及到信息抽取、转换、分析以及模型化处理，其中，数据分析属于一种应用极为广泛且具有便利性技术，具体应用中无需使用标准数据库查询语言，对相关查询内容进行搜寻即可。简言之，数据挖掘技术是一种具有较深层次数据分析方法，可帮助使用者对历史和当前信息数据进行分析，便于找出其中隐藏关系，并且可发挥参考、指导和预测作用。
首先，应做好相应准备工作，对需要进行挖掘和处理信息数据进行整合，并根据需求，通过数据检查、删重、补充和推导等进行处理，并利用数据交换，初步筛选出一部分有价值信息，并以此为基础展开信息深度挖掘。其次，在进入数据挖掘阶段后，应结合企业需要和要求，制定数据挖掘计划，提前确定挖掘数据类型、内容等，以及具体工作方式和涉及到的数据挖掘算法，根据制定方案展开工作，以此提升挖掘出数据应用质量。最后，在结束上述全部工作后，对挖掘出数据进行整理和分析，并使用适合方式进行表达，以此保证其实用性和价值性。
企业在使用人力资源数据挖掘技术展开相应工作中，获取全部内容均与人力资源密切相关。而相关数据信息在实际应用中，一方面，便于掌握企业发展具体信息，另一方面，可为企业进行相应决策提供参考。而将数据挖掘技术应用到人力资源管理中后，其主要挖掘内容可以分为三类：一是，实时性数据。该类数据主要在人员花名册中体现出，包含个人和组织两个层面，其中，个人层面包含人员数量、人员结构、工作经验、年龄结构、学历结构、技能特长、证书结构以及家庭背景。组织层面包含招聘管理、人力资源战略管理、薪资管理以及绩效管理等六个模块。二是，动态性数据。此部分数据通常体现在数据报表中，如人工成本表等，在对此类数据进行管理中，需要进行统计计算和跟踪记录。三是，整合性数据。主要是指采用设计问卷等形式，并进行整合分析处理后的信息，如员工满意度。
集群化管理人力资源
企业中人员包含领导层、中间管理层和基层员工，不同层次人员数量有限，数量过多或较少皆会影响企业稳定运行。因此，应将主管人员与员工比例控制在合理范围内。同时在进行人力资源管理中，针对既定数量员工实施不同管理方式，发挥管理效果存在差异。同时针对不同素质能力员工采用相同管理方式，也会使得管理效率有所区别。因此，企业在开展人力资源管理中，根据不同信息采用科学有效管理方式至关重要，而采用传统管理方式，难以实现对相应信息护理利用和有效掌握。与之相比，在新时期数据挖掘技術辅助下进行管理，可提升相关工作开展效果。如公司根据承担相应职能员工比例进行控制中，通过分析有关人员工作能力、服务人数等信息，利于快速确定应增加、维持或减少人员编制，提升对人力资源合理利用。
在实际使用人力资源数据挖掘技术时，应根据员工个人性格特征进行分类，将员工信息输入到数据库中，利用数据库及信息挖掘技术，确定彼此间联系，便于管理确定员工类型、能力等，实现对员工及其信息集群化管理，可为展开人力资源管理工作提供支持。
分析员工能力
使用人力资源数据挖掘技术，通过对员工相关信息进行分析，可提升管理人员对员工能力了解和掌握，从而为开展人力资源配置等工作提供信息数据参考。现阶段，企业在进行人才招聘中，主要通过网络渠道发送和获取信息，而随着相应数据信息记录不断增加，为分析应聘人员潜力和能力提供了数据支持。企业通过对数据进行挖掘，利于结合相应信息解决人员管理中存在的问题和难题，同时结合人员年龄、学历、工作经历、技能和个性等进行综合分析后，便于确定不同级别和权重间关系。另外，通过数据信息挖掘以及对员工信息进行综合评估，便于确定员工对企业发展价值、判断其发展潜力，便于企业根据员工价值进行人力资源调配。
人力资源合理配置
人才是实现企业发展的核心力量，通过对人才资源进行优化配置，不仅利于提升员工作积极性，而且可精简工作流程，提升人员管理和人才工作水平。信息环境下，为实现对人力资源合理配置，需要重视对信息技术利用。因此，在开展相应工作中，应从以下几方面入手：首先，应重视并了解人力资源数据信息挖掘技术，利用技术优势对历史和当前岗位及员工信息进行整合，了解具体工作量和工作效率。同时在技术配合下，根据员工能力对其进行工作分配，建立生产标准体系。其次，企业将员工日常工作量信息录入人力资源系统后，应结合员工实际工作量和工作能力等信息，及时进行调整，最大程度上挖掘出员工潜力，从而发挥员工在企业经济效益创造中作用。
分析跳槽概率
由于数据挖掘技术使用中通过分析，结合相应有关信息内容进行预测。因此，可将其应用于分析跳槽概率方面，这对确定人才流失原因，提升人才保留率具有重要作用。在具体应用中，首先，应将员工信息录入数据库中，建立与员工招聘渠道、年龄、性格、工作环境以及学习能力等数据表，结合数据表分析出跳槽原因，并对相同类型员工信息进行整合。其次，利用数据挖掘技术确定人才流失率较高招聘渠道以及员工类型，为开展招聘工作指明方向。最后，利用数据挖掘技术面对不同员工及其岗位配置情况进行分析，从而为进行人才合理利用提供支持。
应用于绩效考核
随着数据挖掘技术人力资源管理中多个方面应用，其在绩效考核中发挥出来重要作用。管理环节中，通过引入数据挖掘技术中决策树方式，对工作内容数据进行分析，利于提升绩效考核全面性，同时可提升考核公平、公正和客观性。在具体应用中，通过建立绩效考核系统，确定员工日常工作时间，一定时间内人员工作量和质量等，利于客观、公正评价员工工作水平。
设计员工薪酬
企业在运营管理中，要想保证发展稳定性，做好员工薪酬管理至关重要。以往进行管理中，通过设计合理薪酬体系，可基本满足员工需求，提升其在工作中积极主动性。但传统薪酬设计缺乏数据支持，导致设计中普遍存在问题，并且未能实现对数据有效分析与整理。而利用数据挖掘技术，利于加强对大量影响因素控制。数据挖掘技术应用中，主要用于提供设计员工薪酬相应参考数据，以此保证薪资管理体系制定合理性，同时为企业进行岗位薪资准确定位和精准招聘提供依据。
随着信息技术快速发展，各种先进技术被应用到管理工作中，不仅减少了管理中失误，而且提升了整体管理效果。而人力资源数据挖掘技术作为一种应用于人才信息挖掘方面技术，将其应用于人才管理中，不仅可提升通过深入挖掘多方面信息，满足于企业决策制定等需求，而且通过数据挖掘技术，利于实现人力资源优化配置，充分发挥其作用，提升整体管理效率。
（中国电建集团中国水利水电第十四工程局有限公司）
数据挖掘概述
数据挖掘技术属于信息技术一种重要表现形式，已经被应用到多个领域中。该技术使用中主要是从大量、模糊、随机和不完整相关数据中，提取其中人们需要，但以往尚未掌握的潜在有用信息数据，从其性质方面而言，该技术属于一种商业信息管理和处理技术，而数据挖掘过程也是发现知识过程。
数据挖掘技术使用中会涉及到人工智能、数据处理、数理统计和数据库等多种信息技术综合应用。利用技术进行业务数据挖掘中，涉及到信息抽取、转换、分析以及模型化处理，其中，数据分析属于一种应用极为广泛且具有便利性技术，具体应用中无需使用标准数据库查询语言，对相关查询内容进行搜寻即可。简言之，数据挖掘技术是一种具有较深层次数据分析方法，可帮助使用者对历史和当前信息数据进行分析，便于找出其中隐藏关系，并且可发挥参考、指导和预测作用。
数据挖掘技术运行基本过程
首先，应做好相应准备工作，对需要进行挖掘和处理信息数据进行整合，并根据需求，通过数据检查、删重、补充和推导等进行处理，并利用数据交换，初步筛选出一部分有价值信息，并以此为基础展开信息深度挖掘。其次，在进入数据挖掘阶段后，应结合企业需要和要求，制定数据挖掘计划，提前确定挖掘数据类型、内容等，以及具体工作方式和涉及到的数据挖掘算法，根据制定方案展开工作，以此提升挖掘出数据应用质量。最后，在结束上述全部工作后，对挖掘出数据进行整理和分析，并使用适合方式进行表达，以此保证其实用性和价值性。
人力资源数据挖掘内容
企业在使用人力资源数据挖掘技术展开相应工作中，获取全部内容均与人力资源密切相关。而相关数据信息在实际应用中，一方面，便于掌握企业发展具体信息，另一方面，可为企业进行相应决策提供参考。而将数据挖掘技术应用到人力资源管理中后，其主要挖掘内容可以分为三类：一是，实时性数据。该类数据主要在人员花名册中体现出，包含个人和组织两个层面，其中，个人层面包含人员数量、人员结构、工作经验、年龄结构、学历结构、技能特长、证书结构以及家庭背景。组织层面包含招聘管理、人力资源战略管理、薪资管理以及绩效管理等六个模块。二是，动态性数据。此部分数据通常体现在数据报表中，如人工成本表等，在对此类数据进行管理中，需要进行统计计算和跟踪记录。三是，整合性数据。主要是指采用设计问卷等形式，并进行整合分析处理后的信息，如员工满意度。
人力资源数据挖掘技术应用方法
集群化管理人力资源
企业中人员包含领导层、中间管理层和基层员工，不同层次人员数量有限，数量过多或较少皆会影响企业稳定运行。因此，应将主管人员与员工比例控制在合理范围内。同时在进行人力资源管理中，针对既定数量员工实施不同管理方式，发挥管理效果存在差异。同时针对不同素质能力员工采用相同管理方式，也会使得管理效率有所区别。因此，企业在开展人力资源管理中，根据不同信息采用科学有效管理方式至关重要，而采用传统管理方式，难以实现对相应信息护理利用和有效掌握。与之相比，在新时期数据挖掘技術辅助下进行管理，可提升相关工作开展效果。如公司根据承担相应职能员工比例进行控制中，通过分析有关人员工作能力、服务人数等信息，利于快速确定应增加、维持或减少人员编制，提升对人力资源合理利用。
在实际使用人力资源数据挖掘技术时，应根据员工个人性格特征进行分类，将员工信息输入到数据库中，利用数据库及信息挖掘技术，确定彼此间联系，便于管理确定员工类型、能力等，实现对员工及其信息集群化管理，可为展开人力资源管理工作提供支持。
分析员工能力
使用人力资源数据挖掘技术，通过对员工相关信息进行分析，可提升管理人员对员工能力了解和掌握，从而为开展人力资源配置等工作提供信息数据参考。现阶段，企业在进行人才招聘中，主要通过网络渠道发送和获取信息，而随着相应数据信息记录不断增加，为分析应聘人员潜力和能力提供了数据支持。企业通过对数据进行挖掘，利于结合相应信息解决人员管理中存在的问题和难题，同时结合人员年龄、学历、工作经历、技能和个性等进行综合分析后，便于确定不同级别和权重间关系。另外，通过数据信息挖掘以及对员工信息进行综合评估，便于确定员工对企业发展价值、判断其发展潜力，便于企业根据员工价值进行人力资源调配。
人力资源合理配置
人才是实现企业发展的核心力量，通过对人才资源进行优化配置，不仅利于提升员工作积极性，而且可精简工作流程，提升人员管理和人才工作水平。信息环境下，为实现对人力资源合理配置，需要重视对信息技术利用。因此，在开展相应工作中，应从以下几方面入手：首先，应重视并了解人力资源数据信息挖掘技术，利用技术优势对历史和当前岗位及员工信息进行整合，了解具体工作量和工作效率。同时在技术配合下，根据员工能力对其进行工作分配，建立生产标准体系。其次，企业将员工日常工作量信息录入人力资源系统后，应结合员工实际工作量和工作能力等信息，及时进行调整，最大程度上挖掘出员工潜力，从而发挥员工在企业经济效益创造中作用。
分析跳槽概率
由于数据挖掘技术使用中通过分析，结合相应有关信息内容进行预测。因此，可将其应用于分析跳槽概率方面，这对确定人才流失原因，提升人才保留率具有重要作用。在具体应用中，首先，应将员工信息录入数据库中，建立与员工招聘渠道、年龄、性格、工作环境以及学习能力等数据表，结合数据表分析出跳槽原因，并对相同类型员工信息进行整合。其次，利用数据挖掘技术确定人才流失率较高招聘渠道以及员工类型，为开展招聘工作指明方向。最后，利用数据挖掘技术面对不同员工及其岗位配置情况进行分析，从而为进行人才合理利用提供支持。
应用于绩效考核
随着数据挖掘技术人力资源管理中多个方面应用，其在绩效考核中发挥出来重要作用。管理环节中，通过引入数据挖掘技术中决策树方式，对工作内容数据进行分析，利于提升绩效考核全面性，同时可提升考核公平、公正和客观性。在具体应用中，通过建立绩效考核系统，确定员工日常工作时间，一定时间内人员工作量和质量等，利于客观、公正评价员工工作水平。
设计员工薪酬
企业在运营管理中，要想保证发展稳定性，做好员工薪酬管理至关重要。以往进行管理中，通过设计合理薪酬体系，可基本满足员工需求，提升其在工作中积极主动性。但传统薪酬设计缺乏数据支持，导致设计中普遍存在问题，并且未能实现对数据有效分析与整理。而利用数据挖掘技术，利于加强对大量影响因素控制。数据挖掘技术应用中，主要用于提供设计员工薪酬相应参考数据，以此保证薪资管理体系制定合理性，同时为企业进行岗位薪资准确定位和精准招聘提供依据。
结 语
随着信息技术快速发展，各种先进技术被应用到管理工作中，不仅减少了管理中失误，而且提升了整体管理效果。而人力资源数据挖掘技术作为一种应用于人才信息挖掘方面技术，将其应用于人才管理中，不仅可提升通过深入挖掘多方面信息，满足于企业决策制定等需求，而且通过数据挖掘技术，利于实现人力资源优化配置，充分发挥其作用，提升整体管理效率。
（中国电建集团中国水利水电第十四工程局有限公司）