数据挖掘在电力企业人资管理中的应用

季策 陈辉 曾晶 赵严 姜君

摘 要：在这个信息技术和通信技术的时代，管理信息这样的系统已经运用在国内很多的企业中，信息管理系统在处理业务的过程中产出了非常多的数据，信息管理系统的数据是可以操作的数据，不可以直接的用来分析和处理，所以导致了下面的这些现象：存在海量的业务数据，企业却无法从大量的数据中及时得到有用的管理信息。这样导致大量的数据以及管理层信息无法被应用。

关键词：技术;电力企业;人力资源;管理

目前看来，数据挖掘技术已经逐渐从高端的研究转入常用的数据分析中。很多国外的金融业、零售业等像这样一些对数据分析需求比较大的恒业都已经成功地采取了数据挖掘技术，总而言之，数据挖掘技术不会在缺乏指导的情况下自动发掘模型，得到的模型必须建立在现实生活中，只有這样，才能使该技术不断完善和提高，更好地服务于社会，也更好地服务于电力企业人力资源管理体系！

1关于数据挖掘的相关内容

1.1概述

所谓的数据挖掘，其实就是数据挖掘技术，这是一种新型的管理模式。若是能够合理地应用，就能够在大量的、杂乱无章的数据当中，挖掘出所需要的、而且又具有实际利用价值的数据信息，从而为管理人员的管理工作提供有效的数据参考和决策依据。而且，利用这种技术，还能够在保证速度的同时，提高数据筛选的准确率，从而大大地提高企业的执行力。

1.2关于数据挖掘的基本流程

①准备阶段。数据挖掘在实际的使用过程中大致可以分为三个阶段，其中，准备阶段就是第一个阶段。准备阶段的工作，其实就是针对数据的准备。首先，工作人员需要从大量的数据当中筛选出需要的数据，然后再针对筛选出来的数据进行处理。其中，这里的数据处理，主要包括检查、删重、补充以及推导等工作，数据处理的目的就是为了使得这些数据能够符合接下来的操作要求。最后，针对处理之后的数据再进行有效地整理和删除。整个准备阶段，就是为了挖掘出可用的数据信息。②挖掘阶段。挖掘阶段也是非常关键的工作阶段。在进行数据挖掘之前，必须要提前制定好相关的工作规划，确定数据挖掘的具体方式、确定数据分类等工作的方法等等，而且，还需要明确挖掘过程中所使用的算法等。只有等到这些工作都完成之后，才能够真正地开始数据挖掘工作。③分析阶段。分析阶段，其实就是根据实际的工作需求，将之前步骤所挖掘出来的数据进行有效地解析和表达，从中获取到有价值的、可供利用的数据。而这些数据的获取，就是数据挖掘工作最为主要的目的。

2关于数据挖掘的实际应用情况

2.1论数据挖掘技术的实际应用

数据挖掘的一般过程分为四项：第一个是数据预处理。是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。如对大部分物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前，首先要将不规则分布的测网通过插值转换然后成为规则网的处理，它以利于计算机的运算。第二个是模型探索。这个工序完全可以由系统本身自动执行，从底部往上搜索原始的事实从而发现它们存在的某种关联。第三个是结果分析。数据挖掘的整个探索过程不是一次形成的，一般是需要重复反复很多次进行，因为当分析的人员给出结果以后，很有可能会出现一些之前并没有出现过的新问题或者是对某一方面的结果要做出更精准的查询。第四个是知识同化。对结果所出的报告进行解释和分析，这就是一个人工的过程了。另外，还可以可以通过判断总结分析出员工属于哪一种类型。在数据库的全部数据的记录上，建立起待分类这样的样本集，将所要分类的对象称之为样本，也为样本分类做到合理的分类，应该将它们具体的属性数量化。企业所需要的关键员工是需要员工保持的，因此找到关键员工是员工保持工作的首要任务。那么，接下来是要针对那些有可能要离开的员工，这样就完全可以运用决策树的方法来完成这一项。

2.2数据挖掘在人力资源管理系统中的应用

首先，在电力企业，对企业发展有重大影响的就是人力资源管理，同时，在管理中自然会有很多纰漏以及问题的出现，那么产生的这些问题和原因又不具有一定的确定性，因此问题的解决一般很难用定量的方法去做到。所以，要把智能化的思想引入电力企业人力资源的管理中，为解决问题提供更好、更有效的方法。其次聚类分析法是一种很理想的多变量统计技术。它分层聚类法和迭代聚类法，将相同性质分为一类。相反，不同性质的两个个体归到不同类。它可以帮助分析的人从员工基本数

2.3用于企业人才的招聘应用

对于任何一家电力企业而言，若是想要得到长久的发展，那么就必须要源源不断地注入新鲜的血液。换句话说，在企业发展的过程中，必须要不断地引入人才。对于电力企业内部的人资管理工作来说，人才招聘就是引入人才的重要手段。在实际工作中，人资管理部门会通过各种渠道、各种有效的方式来招募人才，然后再通过一系列的流程来对这些人才进行筛选，选择最佳的、最适合企业的人才资源。从本质上来说，企业人才招聘的结果，往往会影响到企业的员工整体素质，以及人资管理费用等各个方面的内容。那么，到底该采用怎样的措施才能够招募到优秀的人才呢？这并不是靠人资主管的判断而得出来的，必须要经过一定的数据分析才能够知道。因此，在实际情况中，电力企业都需要根据企业的实际情况来建立专门的人才招聘数据库，在数据库中记录每次招聘的情况，比方说人才来

源渠道、面试方式、人才形象等等。

2.4用于深度分析员工的能力应用

对于电力企业来说，企业内部的每一位员工自从招聘那天起，就已经在人力资源管理系统中留下了数据记录。而随着员工的工作时间不断延长，员工的这些数据记录也在不断增长和丰富。在现实情况中，如何才能够通过这些数据记录分析员工的实际工作能力和工作潜力，也是人力资源管理部门非常关注的问题。而数据挖掘工作在人资管理中的有效利用，就能够为这些问题提供解答的关键参考。人力资源管理部门中的工作人员借助数据挖掘技术，就能够针对员工的学历、工作能力、性格特点，以及人际关系等各种信息进行综合的考核和分析，然后再针对每一项信息来设置不同的分值和比例，从而分析得到一个具体的数值。之后工作人员就可以根据这个数值来结合其他的员工情况进行综合、合理地评价，由此来深度分析员工的工作能力和潜力。

2.5用于人才的分配应用

人才分配对于企业来说，具有着非常重要的作用。只有针对人才进行合理地分配，才能够有效地促进人才的发展。在电力企业中，人力资源管理部门中的工作人员借助数据挖掘技术，就能够有效地针对员工的共性和个性进行分析，以此来对每一位员工进行合理地划分归类。分类完成之后，人力资源管理部门的工作人员就可以清楚地知道员工的具体类型，从而了解到员工的特点，之后再根据这些特点来采取有效的管理手段，以此来刺激员工工作的积极性。

结语：

对于电力企业的人资管理工作来说，数据挖掘技术的有效使用，是具有着非常重要的现实意义的。通过数据挖掘技术，不仅能够提高企业内部的人力资源管理水平，还能够有效地提高企业的市场竞争力。因此，在实际情况中，企业也需要对这方面的内容予以足够的重视，从而使得数据挖掘技术发挥出更有效的作用。

参考文献：

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[2]孙明标.基于大数据挖掘技术下的企业人力资源管理研究[J].现代营销（下旬刊），2018（01）：166.

[3]钟得珲，赵悦含.数据挖掘技术在电力企业人资管理中的应用[J].办公室业务，2017（16）：169.