数据挖掘技术在人力资源管理中的应用研究

张萍

摘要：在市场经济发展过程中，人才在各个领域中都发挥着重要作用。因此，在人力资源管理中如何选择好人才，在各个岗位上匹配和对应的人才，并做好人才的考核与激励，充分发挥人才的作用，成为用人单位需要认真对待的事情。在数据挖掘技术发展中，可以充分用于人力资源管理，提升人力资源管理水平。为此，文章主要结合数据挖掘技术与人力资源管理的概念，并对数据分析技术在应用过程中存在的问题和面临的挑战进行分析，提出有效的应用策略及在人力资源管理应用中的优化措施。

关键词：数据挖掘技术；人力资源管理；应用

一、引言

在单位内部管理中，财务、人力等资源是非常重要的管理内容，为了更好地发挥人力资源的作用，需要协调好人与人之间的关系，通过考核激励措施，激发员工的工作积极性，使其可以更好地发挥自己的才能，提升工作效率。在数据挖掘技术应用中，可以对相关经济活动进行分析，从而获得更多的人力资源管理信息，并在经济活动和社会活动中，充分发挥人力资源的作用。

二、数据挖掘技术及人力资源管理概述

（一）数据挖掘概念

大数据时代的到来，海量数据需要过滤部分无用信息，从而导致信息存在着模糊、随意、不够完整的特点，要利用这些数据信息，就必须采用数据挖掘技术对这些信息进行处理，帮助人们提取这些数据信息中有价值的信息，充分挖掘数据中的价值，为开展各项经济活动奠定基础，提供依据。在数据挖掘技术应用中，需要将数据处理、人工智能、数据库、数据统计等多项技术综合利用。在数据挖掘过程中，对数据进行采集、分类、转换、分析，还可以将这些数据信息输入数据模型中进行分析，在数据挖掘中也不需要使用标准的数据库语言，对查询的数据信息进行获取。因此，数据挖掘技术是一种非常重要的数据分析方法，可以利用现代化的信息技术，对数据进行分析和挖掘，找到数据和数据之间的关联，通过挖掘出有价值的信息，为人们开展经济活动和社会活动提供参考。

（二）人力资源数据挖掘内容

将数据挖掘技术应用在人力资源中，可以有效地获取人力资源的相关数据信息，在人力资源管理中发挥着重要的作用。在实际应用中，不仅可以方便对人力资源相关信息的掌握，还可以为社会活动或者经济活动提供参考。因此，在数据挖掘技术应用中，需要结合其内容，分析其应用过程中的特点。具体如下：一是数据实时性特点。数据挖掘技术可以对历史数据和现有的数据进行挖掘和分析，对不同类型的工作人员进行分类。在个人数据中，主要明确了人才的基本信息、工作經验、特长、学历及家庭背景等。在组织数据方面，包含了人力资源战略管理、招聘管理、绩效管理、薪酬管理等方面；二是挖掘动态数据，在数据报表中利用数据挖掘技术，可以快速生成报表，并对人才的信息进行跟踪管理，形成动态化的数据信息；三是在数据整合中应用数据挖掘技术，可以通过问卷调查等方式，收集和分析信息，重视对数据信息的整理。

三、数据驱动人力资源管理的机遇与挑战

（一）机遇

数字经济及大数据技术的应用，为人力资源管理提供了方便，带来很多新的发展机遇。首先，在数字挖掘技术应用过程中，可以通过对数据信息的挖掘和提取，为高层的决策提供很多有价值的数据依据。在对大量人力资源数据挖掘之后，可以帮助单位了解每个人才的特点、优势，对员工的需求和行为进行充分了解，这样可以在人员的招聘、培训和配置方面更加精准，使得每个人才都可以在对应的岗位上，发挥出最大价值；其次，利用数据挖掘技术，在优化人力资源配置方面发挥作用，可以提升人才的利用率。比如，在数据挖掘技术应用中，可以提升员工对工作的满意度，对岗位匹配度进行分析，分析影响员工积极性的因素，有助于提高整体的工作效率，提升员工的满意程度；最后，数据挖掘技术应用中，有助于预测未来的人力资源发展趋势，从而规划制定长远的发展策略，并不断优化战略发展方向。比如，利用数据挖掘技术，可以对现阶段的数据和历史数据进行分析，分析员工流动的原因，岗位的需求等，从而为重大的决策奠定数据基础。

（二）挑战

在人力资源管理中，数据挖掘技术有着非常大的潜力，广阔的应用前景，然而在实际应用中，也存在一定的挑战。在数据的采集与整理工作中，若分析技术或者数据分析工具选择不当，有可能会对数据信息的安全性产生不利的影响。如在QQ群中进行沟通，会产生相关数据信息，在培训系统对员工进行培训，也会产生培训相关的数据信息，在评价系统和平台中，也会产生评价数据。在对这些数据信息整合中，对数据信息的整合要求较高，还会耗费大量的精力。另外，数据的质量对人力资源管理，也会产生较大的影响，如果数据不够完善，或者数据信息存在错误，都会对人力资源管理产生不利的影响。在对数据处理技术和数据处理软件选择过程中，应对各种数据处理工具进行评估，结合实际需求选择不同的工具。在引进和培养人才的时候，数据挖掘技术在应用过程中也会面临着一些挑战。在大数据技术不断发展过程中，人才市场的需求不断提升，人力成本不断增加。当前，在人力资源团队中，数据分析技术和数据挖掘技术还有待提升，因此在对人力资源数据分析过程中，还存在很多不足。另外，还要保护数据的安全，员工的隐私，防止数据信息泄露，从而对员工造成不利的影响。最后，在文化建设方面，大数据技术的发展，很多单位都开始认识到数据的重要性，而在数据在决策中的作用不断提升的时候，应构建起大数据驱动文化，使得数据的利用更加合理、更加长远。

四、数据挖掘技术在人力资源管理各功能中的应用

（一）在招聘选拔中的应用

在招聘工作中，合理应用数据挖掘技术，可以为单位更快地招聘到所需要的人才，还可以降低招聘成本。首先，可以利用数据分析技术分析历史数据，了解以往招聘过程中所采用的策略，针对单位的需求进行分析，还可以分析应聘者的工作经验、学历背景等是否可以满足自身的需求，从而提升招聘的精准性和高效性；其次，利用数据挖掘技术，可以对人才市场进行分析，了解社交媒体、在线招聘网站中的人才数据，对求职者的流行职位、偏好和技能信息进行分析，从而在制定招聘策略的时候可以更加准确；最后，在面试过程中，也可以利用数据挖掘技术，从而在面试评价、面试反馈中发挥作用，保证面试的公平性。比如，如果在招聘中，发现存在评分过高或者过低的情况，应及时进行调整。

（二）在员工培训应用

在对员工培训中，也应合理应用数据挖掘技术，深度挖掘员工的兴趣，对员工在工作过程中的表现、需求等方面数据进行分析，从而分析出员工的需求，为员工制定针对性的发展计划，不断提升员工的综合能力。一方面，利用数据挖掘技术，可以发现员工与岗位是否匹配，在工作中能力是否满足要求，利用数据挖掘技术对员工的信息进行分析，帮助管理者更好地了解员工的优势和不足，从而在人员配置中可以更加精准。当前，在人才招聘中有很多渠道，单位可以通过网络渠道发布招聘信息，获得求职者的信息。在数据信息不断增加的情况下，利用数据挖掘技术，对求职者的能力、工作经验、技能等方面进行分析，帮助管理者判断求职者是否符合企业的要求，并可以解决人员在管理过程中的问题，使满足要求的人才可以匹配在合理的岗位中，充分发挥员工的价值，提升人才的利用率；另一方面，在数据挖掘技术应用中，还制定合理的人才培养计划。利用数据挖掘技术，对以往的培训效果进行分析，了解哪种培训方式最有效、哪种培训方式最受员工的喜爱，从而为后期的培训计划的制定奠定基础，优化培训内容和培训课程，增强培训效果。另外，通过数据挖掘技术的应用，可以构建阶梯化的人才队伍，对于有潜力、工作表现优秀的员工进行挖掘，及时进行人才储备，使得人才可以发挥应有的作用。

（三）在绩效评估的应用

数据挖掘技术在绩效评估中，构建客观、完善的评估体系，对员工进行准确、有效的评估。通过数据挖掘技术，对各种数据进行挖掘，包括员工的工作质量、工作类型、工作量、工作态度以及客户对服务的满意程度等，在这些数据信息中，可以形成量化的评估指标。与传统的主观评价方式相比，这种评估的方式可以通过数据来说话，更加体现出评估的客观性。利用数据挖掘技术，还可以对不同的评估指标进行分析，挖掘其深度的关联性，从而对员工的整体绩效进行反映。比如，合理应用数据挖掘技术可以分析员工在工作中，受到工作量产生的影响，可以发现工作量大并不代表着工作质量高，有些员工的工作量虽然不大，但是完成的工作质量却比较高，因此在绩效评估过程中，不会受到工作量产生的负面影响。另外，数据挖掘技术还可以预测员工绩效发展情况，结合历史数据对员工绩效的变化情况进行分析，结合这些变化规律预测未来一段时间内绩效情况，如果预测到未来员工绩效出现大幅度下滑的情况，应及时干预解决。

（四）在离职管理中的应用

大数据挖掘技术还可以分析员工离职风险，对员工离职进行管理，从而保障单位的正常运行，也可以避免人才的流失。在对离职员工数据分析过程中，利用大数据挖掘技术分析其离职的实际原因，离职之后是否会对岗位工作产生较大的风险，是否有工作人员可以及时顶替。首先，通过对离职数据的分析可以了解员工的离职，是否因为薪资不满意、工作压力大、上级管理不公平等原因造成的，通过对员工的离职原因的分析，为人力资源管理工作提供重要的数据参考基础。在此基础上，可以通过提升员工薪资，营造良好的工作环境，提高评价的公平性，提升员工满意度，从而有效地降低离职概率；其次，通过数据挖掘技术的应用，可以将员工的动态表现数据信息构建模型，分析员工在未来一段时间的离职概率，如果员工的离职概率较高，需要及时干预，与员工及时沟通，为员工提供更好的发展机会，还需要提前储备人才，一旦员工离职，降低关键岗位受到的影响；最后，通过数据挖掘技术，可以优化离职管理，在对员工离职信息分析之后，了解人力资源管理存在的问题，可以有效降低员工离职率。

（五）在员工薪酬设计应用

为了更好地保障单位人力资源的稳定性，还需要重视薪酬管理，通过完善薪酬体系，提升员工的满意度，使其可以在工作中积极主动，创造更大的价值。在以往薪酬体系设计中数据较为缺乏，普遍存在薪酬不合理的问题，无法满足员工的需求。或者在薪酬管理中数据信息没有得到及时分析和整理，而利用数据挖掘技术，可以对这些数据信息进行采集分析。在人力资源绩效考核中，有大量的信息，包含员工的工作能力、发展潜力、学习能力和职业素养等，利用数据分析技术，可以挖掘出海量的数据信息，并对薪酬设计的影响因素进行分析，通过优化调整，使得薪酬体系可以更加合理。对于应聘人员，应对其进行定位，使其可以与岗位相匹配，并不断缩减招聘成本。

五、数据挖掘技术在单位人力资源管理中的应用优化措施

（一）建立数据驱动的文化

数据挖掘技术的应用，需要营造出良好的环境与文化，在文化与价值观的影响下，改变员工不好的工作习惯，提升员工的忠诚度和信任感，按照数据驱动可以推动文化环境的构建。因此，在员工日常工作和生活中，应不断地融入，通过培训和宣传手段，使员工了解到数据挖掘技术的重要性，并通过数据挖掘技術为决策提供支持。数据挖掘技术在驱动文化方面，需要不断地改革与创新，应不断加强对数据挖掘技术应用的支持，通过建立相关的制度进行规范，保证各项决策的制定与执行。因此，在重要决策中应不断通过数据分析，合理应用数据进行评估与调整，提升决策的科学性、准确性。总之，在数据挖掘技术应用过程中，需要长期坚持，并完善制度，在此过程中也会遇到很多阻碍和困难，因此需要全方位推进、全员参与，不断发挥数据挖掘技术的价值，实现数字化、智能化的文化基础。

（二）数据安全与隐私保护

数据挖掘技术在应用中，还应重视数据的安全，加强对隐私的保护。数据安全问题是网络技术、计算机技术和数字化技术在应用过程中需要重视的问题，保护数据的安全与人员的隐私，才能更好地保障集体的利益，让员工更加信任。在人力资源管理中，有很多员工的信息，有些是基本的信息，有些是较为隐私的信息，在处理个人信息时应明确这些数据信息的规则，要有一定的边界性，避免造成员工的个人隐私泄露，从而造成不必要的纠纷和损失。一方面，可以制定并完善数据管理制度，明确哪些数据可以直接使用，哪些数据需要获得同意或者权限才能使用，防止数据信息使用不规范的问题；另一方面，可以通过数据加密、访问权限、登录密钥等方式保障数据的安全，防止被非法窃取和攻击，造成数据信息的丢失和泄露。因此，管理者需要加强对员工的教育，使其可以明确数据的使用权限，提升安全防护意识，提升数据挖掘技术的应用效率。

（三）引进和培养数据分析人才

在数据挖掘技术应用中，在人才的招聘和培养方面最为重要，在该项技术应用中，将计算机科学、统计学以及其他领域的专业知识有机地结合起来，从而提升分析的准确性和客观性。因此，在招聘和培养员工过程中，应合理应用数据挖掘技术，从不同的渠道引进有数据分析经验的工作人员，包括数据工程师、数据科学家等。对于这些数据分析人才，需要通过合理的培训，提升其数据分析能力，使其可以更好地应用数据挖掘技术。不仅如此，还要为人才营造良好的环境，提供更好的薪酬，充分发挥人才的创新能力，使其可以利用数据分析技术发挥自己的价值。在人才培养中，还需要完善内部培训体系，制定培训内容、培训方法和培训策略，激发员工的主动参与热情，提升培训的效果，使得员工可以对数据挖掘技术有深刻理解，掌握数据挖掘技术的应用技巧。还可以与机构和高校合作，引导员工深度学习，不断提升员工的数字化应用能力和数字化分析能力。

（四）推动业务与数据团队的紧密合作

在数据挖掘技术应用中，还可以成立专业的数据团队，加强与业务团队的紧密合作，从而不断推动数据挖掘技术的应用。专业的数据团队，对数据的分析能力较强，通过对业务流程和数据需求的了解，在进行数据分析过程中更有针对性。将数据团队与业务有效地结合起来，可以充分发挥数据挖掘的作用，在两者合作过程中，还应考虑以下几点。首先，数据团队与业务团队，需要做好自身定位，明确自身角色。数据团队要为项目提供充分的数据信息，而业务团队则可以充分使用这些数据信息，以此为基础制定正确的决策。不断加强两者的合作、互动，提升人力资源管理效率，其次，合理利用数据挖掘技术，促进两者的合作。在数据技术和数据工具应用过程中，可以让用户直观地看到数据的分析结果。比如，可以利用可视化工具帮助业务团队更好地理解数据，并制定出正确的决策。再次，营造良好的互动环境，开展跨团队合作活动，定期开展跨团队合作会议，增进两者的沟通与互动，实现数据共享，从而更好地解决问题。最后，在业务团队和数据团队合作中，需要管理层的支持，为两者的融合提供指导，充分发挥两者的价值，从而创造出更大的效益。因此，为了更好地应用数据挖掘技术，应增进数据团队和业务团队的合作，加快数据转化，提升整体的效益。

（五）创新财务模式，人力资源管理和财务管理的协同发展

1. 建立健全财务管理体制。财务管理模式的创新，关系着单位的发展，影响着人力资源发展，建立并健全财务管理制度，规范财务流程，加强监督管理，可以避免在财务工作中，出现违法违规的现象，对单位的财务管理造成影响。数据挖掘技术的应用，可以对财务数据进行深度挖掘，掌握财务流程是否合理，打造标准化的财务管理流程，完善财务管理监督机制。在对财务管理工作权责界定过程中，保障所有的财务管理流程都符合规范，提升财务人员的整体素质，通过建立数据化的管理体系，保障财务工作的和谐发展，为人力资源管理工作奠定基础。

2. 提升资金利用率。在单位发展过程中，通过合理利用资金，可以降低运营成本，最大限度地发挥资金的作用。从宏观方面来看，应对单位的资金环境进行考察，科学规划资金利用，利用数据分析技术，做好资金利用的记录与考察，加强对资金利用的监督，实现对资金利用成本的预测。根据财务管理制度，对在业务活动中资金的使用情况进行规划，并对成本的产出进行分析，有效地控制业务成本，提升资金的利用率，从而缩减单位内部的财政支出。

3. 增加专项经费。在财务管理中，还应增加专项经费的管理，对于这些经费的利用要符合流程，提升财务人员的责任意识，定期对财务人员进行教育培训，使其在专业知识和管理能力方面可以不斷提升。在培训过程中，要提升财务人员的专业性，使其掌握会计准则，学习相关法律知识，还要了解国家最新的政策，提升政治敏锐性。在财务工作中，不断加强与政务平台的结合，形成完善的网络系统，充分利用互联网和大数据技术，加强对数据的整合与分析，提升对专项经费的管理效率，充分利用数据技术进行预测，降低对资金的管理成本。还应不断促进财务部门和人力资源管理部门之间工作的协调性，明确战略发展目标，提升数据信息的共享效率，从而为人才的改革提供支持。

六、结语

在大数据技术发展过程中，数据挖掘技术在人力资源管理中的应用，可以充分利用自身对数据信息的收集和处理优势，为人力资源管理提供科学、精准的数据支持，推动人才的制度的完善，优化人才的招聘和培训。合理应用数据挖掘技术，探索更多的人力资源管理方式，形成积极的文化氛围，提升工作效率。在数据挖掘技术中，还应保护好数据安全与隐私，结合工作的要求分析人才相关数据，推动业务团队和数据团队的合作，推动人力资源管理的发展，从而不断提升竞争力，促进可持续发展。

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（作者单位：山东省沂水县四十里堡镇便民服务中心）