【摘 要】
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本文主要研究了数据挖掘技术在员工绩效考评中的应用。绩效考评不仅是员工薪酬调整、晋升培训的依据,也是员工实现自我探索,企业发现短板的有效手段。如何减少主观因素的影响
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本文主要研究了数据挖掘技术在员工绩效考评中的应用。绩效考评不仅是员工薪酬调整、晋升培训的依据,也是员工实现自我探索,企业发现短板的有效手段。如何减少主观因素的影响,开展客观公正的绩效考评,是企业人力资源管理亟需解决的问题。本文从绩效管理、数据挖掘两个方面出发,分析了研究背景以及国内外发展现状。对绩效管理中的绩效考评数据进行重点挖掘,从绩效考评的方法、指标体系、量化、权重的角度进行评估和细分,探究其在具体实施过程中的操作性与受主观因素影响的程度。以A集团公司绩效考评工作中存在的问题为出发点,运用数据挖掘技术,建立优化的绩效考评指标体系;按照指标的不同特性,分别设计了TOPSIS法、Apriori关联规则、模糊聚类、k-means聚类、层次分析法等绩效考评数据挖掘模型;编写了相应的程序代码予以实现;同时,选取A集团公司相应的业务数据,予以测试、分析数据挖掘与绩效考评的结合情况。本文还对实现数据挖掘信息化系统的可行性进行了分析,对业务相关流程、数据库结构进行了研究,并设计了相应的数据库表结构作为构建信息系统的数据基础。本文的创新之处是将客观分析的数据挖掘与受主观因素影响较大的绩效考评进行紧密结合,从而使绩效考评实际工作变得更客观、精准、高效;同时也拓展了数据挖掘技术在企业管理业务中的应用范围。
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