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人力资源管理系统中数据挖掘技术的应用

发布时间:2016-05-26 20:04

  本文关键词:人力资源管理系统中数据挖掘技术的应用,,由笔耕文化传播整理发布。


《武汉理工大学》 2006年

人力资源管理系统中数据挖掘技术的应用

陈小颖  

【摘要】:本文对数据挖掘在人力资源管理中的应用进行了研究。随着知识经济的到来,人力资源管理被提到了前所未有的高度,现已成为企业管理的重要内容之一。现代企业的生存与发展受众多因素影响和制约。其中,最重要也是最根本的因素就是企业的劳动者—人力资源,他们是企业所有资源中最宝贵的,必须对其进行有效管理。 同时,随着社会的发展许多新兴技术在人力资源管理领域得到广泛应用,但人力资源管理仍存在一些现有技术不能解决的问题,寻找新的管理技术势在必行。擅长从数据中发现模式的数据挖掘技术,在许多领域被使用,并已取得良好的经济效应,这为本文所述问题的解决开辟了新的思路。 本文首先介绍了课题的研究背景、人力资源管理系统和数据挖掘的国内外研究现状;阐述人力资源管理的基本理论及人力资源管理系统的产生与发展;分析了人力资源管理系统存在的局限性。在此基础上,引入了数据挖掘技术。并介绍了数据挖掘的相关知识、决策树算法,以及人力资源管理系统的分析和设计过程,包括背景介绍、功能描述、结构描述和数据挖掘子系统概要设计等内容。最后,文章介绍了数据挖掘在人力资源管理中的应用。员工离职牵涉到人力资源管理的各个方面,故文章选此为例,研究数据挖掘技术在人力资源管理中的具体应用过程。 本文着重探讨了人力资源管理系统及数据挖掘技术在人力资源管理系统中的应用问题,如利用数据挖掘技术帮助管理人力资源的各个阶段,包括员工招聘、在职员工管理、员工离职等。本文以湖北京珠高速公路管理处为背景设计了人力资源管理系统。在该系统中,运用数据挖掘技术实现了对现有数据的分析、处理,以及对未来情况的预测,为决策支持提供辅助,为数据挖掘技术在人力资源管理实用化做出了有益的尝试。

【关键词】:
【学位授予单位】:武汉理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:F272.92
【目录】:

  • 摘要3-4
  • Abstract4-8
  • 第一章 绪论8-12
  • 1.1 背景介绍8-9
  • 1.2 国内外研究现状9-11
  • 1.2.1 人力资源管理系统研究现状9-10
  • 1.2.2 数据挖掘研究现状10
  • 1.2.3 数据挖掘在人力资源管理系统中的应用与研究现状10-11
  • 1.3 本章小结11-12
  • 第二章 人力资源管理系统12-19
  • 2.1 人力资源管理基本理论12-15
  • 2.1.1 人力资源管理的定义12
  • 2.1.2 人力资源管理的任务12-14
  • 2.1.3 人力资源管理的意义14-15
  • 2.2 人力资源管理技术15-17
  • 2.2.1 传统人力资源管理技术及不足15-17
  • 2.2.2 数据挖掘技术的引入17
  • 2.3 人力资源管理系统17-18
  • 2.3.1 人力资源管理系统的发展17-18
  • 2.3.2 人力资源管理系统的局限性18
  • 2.4 本章小结18-19
  • 第三章 数据挖掘算法的选择与比较19-29
  • 3.1 数据挖掘基本理论19-23
  • 3.1.1 数据挖掘的定义19-20
  • 3.1.2 数据挖掘的功能20-22
  • 3.1.3 数据挖掘的应用领域22-23
  • 3.2 选择决策树分类法的原因23-24
  • 3.3 决策树算法24-28
  • 3.3.1 决策树方法介绍24-25
  • 3.3.2 ID3学习算法25-28
  • 3.4 本章小结28-29
  • 第四章 人力资源管理系统的设计29-40
  • 4.1 系统背景介绍29-30
  • 4.2 系统功能描述30-32
  • 4.3 系统结构描述32-33
  • 4.4 数据挖掘子系统概要设计33-39
  • 4.4.1 数据挖掘子系统业务流程设计33-34
  • 4.4.2 数据挖掘子系统结构设计34
  • 4.4.3 数据挖掘子系统功能设计34-39
  • 4.5 本章小结39-40
  • 第五章 数据挖掘在人力资源管理系统中的应用40-59
  • 5.1 数据挖掘在人力资源管理中的应用40-41
  • 5.2 应用举例41-58
  • 5.2.1 需求调查41-43
  • 5.2.2 问题定义43
  • 5.2.3 员工分类过程中的总体结构43-44
  • 5.2.4 数据准备44-47
  • 5.2.5 运用决策树建立分类模型47-57
  • 5.2.6 结果分析57-58
  • 5.3 本章小结58-59
  • 第六章 总结59-61
  • 参考文献61-63
  • 致谢63
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    本文编号:50294

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