【摘 要】
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高速公路管理局在绩效考核中积累的大量数据仅仅是简单的备份、查询、统计操作,没有对绩效考核结果的成因做相应的分析,无法针对考评中存在的问题进行改进。本文将数据挖掘应
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高速公路管理局在绩效考核中积累的大量数据仅仅是简单的备份、查询、统计操作,没有对绩效考核结果的成因做相应的分析,无法针对考评中存在的问题进行改进。本文将数据挖掘应用于绩效考核中有益于发掘考核结果与各种因素之间潜在的内在关系。主要研究了数据仓库建模与设计相关技术,重点分析了海量数据从原始数据源到数据仓库的ETL流程;然后提出相应的数据挖掘模型:首先对异常数据进行整理、选择历史数据某些特征作为测试属性;然后采用决策树分类算法,针对ID3算法的缺点,改进该算法使其在高速公路收费人员绩效考核方面的应用效率更高;然后将数据集进行分类运算,得到分类规则,最后对分类结果进行实际检验。利用数据挖掘中的分类与预测算法对高速公路收费人员绩效考核技术指标进行分析、挖掘,对员工的工作进行有效引导,在提升高速公路管理局运行效率的同时,提高员工自身的工作能力。
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