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基于数据挖掘的Y汽车学院教科研人员管理对策研究

发布时间:2018-05-12 05:50

  本文选题:教科研人员管理 + 统计分析 ; 参考:《大连海事大学》2016年硕士论文


【摘要】:随着知识经济的到来,国家对高等职业院校的发展越来越重视,随着教育改革的推进,现代高职院校正逐步摆脱传统教学科研单位属性。高职院校与企业的发展越来越密切,校中厂、厂中校的合作模式越来越普遍。其发展也呈现出多元化、市场化趋势,人力资源管理也被提到了前所未有的高度,现已成为高职院校提高自身核心竞争力的重要内容。许多新兴技术在人力资源管理领域得到广泛应用,但人力资源管理中的一些内在的深层的问题仍不能很好的解决。例如:如何培养不同类型的人才,不同类型的人才对单位的作用有何不同,不同的人才与工作成效有何关联。为本文首先在查阅了大量的参考文献的基础上以现代人力资源管理理论为指导,运用统计分析和数据挖掘技术对Y汽车学院教科研人员状况进行系统的分析,使得大量的数据信息得以有效的利用,并在此基础上,发现有价值的信息,指导其实际的工作分配和人员管理,提升高职的综合竞争实力。首先,阐述研究的背景及意义、内容和研究方法与技术路线,高校的竞争是人才的竞争,如何全面掌握和合理运用人力资源是当今高校人力资源管理的首要问题。其次,结合人力资源管理理论,运用统计分析方法对Y汽车学院的教科研管理系统中教科研人员结构、授课量、培训进修、绩效工资及教科研成果等方面的数据进行统计分析。然后,利用数据挖掘技术中的关联分析法,对Y汽车学院教科研人员管理数据中的各项指标的关联性进行分析,找出各项指标之间的深层次的关联问题,发现教科研人员管理中存在的问题。最后,针对教科研人员数据挖掘中发现的问题,从人力资源管理的"人力资源规划、招聘与配置、培训与开发、绩效管理、薪酬福利管理(主要围绕激励因素)、员工关系管理"等六个方面针对存在的问题提出相应的对策,从而使Y汽车学院的教科研人员能够得到合理的配置,提升Y汽车学院的人力资源管理效力,为Y学院战略发展提供有利支撑。
[Abstract]:With the arrival of knowledge economy, the country pays more and more attention to the development of higher vocational colleges. With the promotion of educational reform, modern vocational colleges are gradually getting rid of the attributes of traditional teaching and scientific research institutions. The development of higher vocational colleges and enterprises is getting closer and closer. Its development also presents the diversification, the marketization tendency, the human resources management has also been mentioned the unprecedented height, has already become the higher vocational college to raise own core competition ability important content. Many new technologies have been widely used in the field of human resource management, but some deep problems in human resource management can not be solved well. For example, how to train different types of talents, how different types of people have different roles on the unit, and how different types of talents are related to the effectiveness of work. First of all, based on consulting a large number of references, and guided by modern human resource management theory, this paper makes a systematic analysis of the situation of scientific researchers in Y Automobile Institute by using statistical analysis and data mining technology. Make a lot of data information can be used effectively, and on this basis, find valuable information, guide its actual job distribution and personnel management, improve the comprehensive competitive strength of higher vocational education. Firstly, the background and significance, contents, research methods and technical route of the research are expounded. The competition of colleges and universities is the competition of talents. How to master and utilize human resources in an all-round way is the most important issue in the management of human resources in colleges and universities. Secondly, combined with the theory of human resource management, the statistical analysis method is used to analyze the data of scientific research personnel structure, teaching quantity, training and study, performance salary and scientific research results in Y Automobile Institute. Then, by using the correlation analysis method of data mining technology, this paper analyzes the relevance of each index in the management data of scientific research personnel in Y Automobile Institute, and finds out the deep correlation problem among the indexes. Find out the problems existing in the management of scientific research personnel. Finally, in view of the problems found in the data mining of scientific research personnel, from the human resource management of "human resources planning, recruitment and configuration, training and development, performance management," Compensation and welfare management (mainly around incentive factors, employee relationship management) and other six aspects to solve the existing problems, so that Y Automobile Institute of scientific research personnel can be reasonably allocated, To enhance the effectiveness of human resource management in Y Automobile Institute, to provide favorable support for the strategic development of Y Institute.
【学位授予单位】:大连海事大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:G717.2

【参考文献】

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本文编号:1877376

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