企业人力资源管理在企业管理中发挥重要作用,在激烈的市场竞争中如何提高企业核心竞争力,提高企业人力资源管理水平是关键要素。企业的现代化管理离不开人力资源的管理,充分利用企业已经拥有的人力资源离不开现代化的管理手段。本文基于将业务数据量化的管理思想,分析了人力资源系统中招聘模型,离职模型,绩效模型,薪金模型,以及培训模型,将企业运作过程中的人力资源风险管理与数据管理相结合,引进数据挖掘理论的概念,以及其六种最常见的分析方式,描述统计、关联和相关、分类和聚类、预测、优化、结构方程模型。根据人力资源系统数据繁多,且具有不确定及较难预测判断的性质,引进了粗糙集决策树,详细阐述了ID3和SLIQ的算法,与人力资源模块实例相结合,将数据挖掘理论应用到人力资源管理系统中去,为企业人力资源管理提供了可靠基本数据信息和人事决策、人事管理的依据。本论文的现实意义在于加深了人们对人力资源管理的认识,提高了人们对于人力资源管理能够带来不菲价值的理解,随着越来越多的研究者将涉及这一领域,越来越成熟的人力资源的数据挖掘工具将应运而生,将为人力资源领域带来更光明的前景。