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摘要:企業的競爭是人才的競爭。如何在招聘過程中選拔人才，如何防止人才流失，如何根據不同的人格特點制定相應的策略，以及如何提高工作的積極性。例如，人力資源經理往往不會知道該怎么做，目前還沒有合適的解決方案。數據挖掘技術的應用結合企業的實際情況創造了良好的企業人才管理環境。
隨著經濟全球化和知識經濟的發展，人力資源是稀缺資源，是重要的經濟和社會發展。人力資源管理在提高企業競爭力和確立核心競爭優勢方面將發揮更重要的作用。未來的人力資源管理將更加戰略性，更加人性化，更加靈活，更加靈活。它非常適合新興的動態人力資源信息挖掘技術，提取有用的人力資源知識，為人力資源管理分析決策提供有力的工具。
一、數據挖掘技術
數據挖掘是一個非常重要的過程，從數據集中自動提取有用的信息。它由規則，概念，規則和模式來表示。它可以幫助決策者分析歷史和當前的數據，發現隱藏的關系和模式來預測未來的行為。數據挖掘過程也稱為知識發現過程，是一個涉及數據庫，人工智能，數理統計，可視化，并行計算等數據挖掘的交叉新興學科是一種新興的信息處理技術，其主要特點是提取，轉換，大量數據庫，數據分析數據挖掘是KDD中的一項重要技術，它不使用標準的數據庫查詢語言，而是對查詢內容和內部規則搜索的總結。傳統查詢而報表處理只能得到事件的結果，并沒有深入研究其原因，但數據挖掘是產生這個事件的主要原因具有一定的信心度，為未來的預測決策行為提供了有利的支持。督促員工積極承擔工作責任，發揮知識財富，發揮創造潛力，為單位開發新的發展空間，創造更大的經濟效益和社會效益。一方面滿足專業人才的需求，另一方面，要營造良好的文化環境，提高員工的整體素質，培訓工作的有效性和及時性需要滲透到激勵機制中，特別是薪酬晉升，崗位職位等方面。納入培訓計劃。讓員工明白，只有積極從事工作的人才能得到各種支持和鼓勵。為鼓勵員工積極參與人力資源管理培訓，制定各種形式的培訓模式，將員工的需求和專業性與培訓計劃相結合，并定期制定培訓計劃，對職業技術革新進行實時培訓并專職學習，進一步開展培訓等。
二、數據倉庫與數據挖掘
動機主要是指管理者在激勵活動和資源方面所使用的一些方法，側重于工作動機，動機等。這種行為具有以下主要意義：激勵，鼓勵和形成動機;廣義而言，動機也有一定的抑制作用，可以鼓勵整個活動，有效地防止一些不良行為。它主要包括以下幾個方面，即結構之間的關系，在實踐中根據實際情況，建立完善的激勵制度和措施來控制企業的運作模式和演化規律。對于企業的發展而言，員工的績效是非常重要的。員工在企業發展中的作用需要體現在個人的能力和動力上。動機不是天生的。他們努力的程度是基于目標的目標價值。動機越大，動機越大。
(一)利用數據挖掘技術對人力資源進行集群化
每個人都有自己獨特的一面，同時也有類似的一面，企業類型中有多少員工進行團隊實施不同的管理方法來提高工作效率，一個新的課題就是人力資源管理學科。首先，要求將每個人的性格特征分類并輸入到數據庫中，并通過數據挖掘技術挖掘和鉆取數據的深度，從而實現彼此之間的關系。這種關系的共同特征是一部分一個班級，建立一個班級圖書館，馬克的主要相關通行證第一，對經理進行管理和分析。一旦組織完成，管理者可以清楚地知道哪些員工屬于同一類型，并且可以看到最大的根據這些特點，管理者可以開發適當的管理工具來激勵他們工作。
(二)利用數據挖掘技術深入分析員工能力
每天員工招聘存在于企業人力資源管理系統中隨著時間的增長，數據記錄不斷增長和豐富，如何利用這些數據來分析能力和潛力。這是一個值得管理者思考的問題。數據挖掘可以為管理者提供解決這個問題的關鍵。利用數據挖掘技術來管理員工的年齡，學歷，工作經歷，工作能力，個性，個人信息等違規記錄，綜合分析評估各級不同級別和權重之間的關系，然后得到經理可以用來評估企業中其他員工的價值，根據這些價值的組合，以得到規模員工的數量和發展潛力的大小，工作能力。
(三)采用數據挖掘技術分析跳槽概率
如何留住人才是企業未來發展的重要條件。在什么情況下最容易跳躍的是什么樣的人可以保留這些是人力資源經理需要深思的問題。使用數據挖掘技術logy可以幫助管理人員了解如何避免人才流失。在員工信息數據庫中，需要在人才流程，每個員工招聘渠道的詳細記錄和位置，工作環境，年齡，性格，學習能力等方面建立數據表，跳槽等原因，例如信息。通過數據挖掘技術的深入，你可以從招聘人才流失中獲得什么渠道，最容易移動的角色在工作中，人們往往會離開工作生活的年數我的觀點是，易于使用的是人才流動和其他有用的信息。鑒于這些信息，數據挖掘技術也可以對應于員工的相應職位，從而為管理者提供關鍵的管理服務目標。
(四)使用數據倉庫技術進行人員招聘
什么樣的招聘方式可以用來獲得優秀的人才？這不是一個高級判斷能夠回答的問題。通過對數據分析的理解。通過分析以前的招聘數據，我們可以看到哪些方法是成功的，哪些是失敗的，哪些招聘方法最有可能耗盡合格的員工。分析所有這些結論，從招聘數據，因此，企業需要建立一個招聘數據庫，每條招聘情況記錄包括招聘渠道，面試等研究方法，招聘流程設立專題銀行，為了滿足面試的需要，進行了分析問題庫的模型同時建立，以便申請人可以知道誰適合哪種類型指出了人才引進的方向。
三、數據倉庫與數據挖掘技術
在人力資源管理中的發展趨勢近年來，商業智能（BI）概念越來越流行，如何智能化將成為數據挖掘和數據顯示的發展方向。越來越多的企業管理者需要的應用程序不僅更容易存儲和顯示數據，而且還需要深入了解他們的知識。企業管理者希望通過分析和挖掘所有信息和鉆探數據，智能可以提供建議和解決方案。提供更詳細的參考數據。BI系統范圍也將從部門特定用戶服務擴展到整個企業的所有用戶服務。同時，由于企業用戶的權限和需求不同，BI系統提供了廣泛的目標功能。從簡單的數據獲取到網絡和局域網的使用，廣域網用于豐富的決策信息和知識的交互，分析和利用。
四、結束語
簡言之，人類社會和經濟活動總是可以在數據中加以描述和記錄。在分析數據之后，你可以利用這些信息來指導實踐，做出適當的決定，并進行新一輪的社會經濟活動。對這些數據的分析不再僅僅用于研究，而是主要用于企業決策以產生利潤。然而，所有公司面臨的共同問題是，它們擁有大量的數據和極少的實際價值信息。因此，從大量有利于企業管理的數據的深入研究和分析，以及提高信息的競爭力，就像金礦中的金，我們所使用的數據挖掘技術應有助于人力資源的重要地位。
參考文獻:
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[3]李妹琴.試論人力資源管理中數據挖掘技術的應用[J].財經界:學術版,2016.
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