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数据挖掘在煤炭企业人力资源管理系统中的应用

作　者: 齐静
导　师: 刘忠诚
学　校: 山东科技大学
专　业: 资源经济与管理
关键词: 数据挖掘煤炭企业人力资源管理系统
分类号: F426.21
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

数据挖掘是目前信息领域和数据库技术的前沿研究课题,被公认为最具发前景的关键技术之一。数据挖掘涉及到数理统计、模糊理论、神经网络和人工能等多种技术,技术含量比较高,实现难度比较大。人力资源管理作为一种先进管理模式的重要组成部分,日益受到各个领域的重视。人力资源管理面对着海量数据,迫切需要一种技术来发现有价值的知识,从而为制定人才发展战略提供决策支持。数据挖掘在人力资源管理中应用有很多优势,对如何在人力资源管理中应用数据挖掘进行了研究,介绍了数据挖掘在人力资源管理中的工作流程。煤炭企业的发展对我国国民经济发展起着举足轻重的作用,随着煤炭企业内外部环境的变化,人力资源已经成为企业的核心资源,要研究怎样加强煤炭企业的人力资源管理,考虑为煤炭企业设计符合自身特点的人力资源管理系统,并引入数据挖掘技术。本文在研究现代人力资源管理理论后,研究了数据挖掘相关理论,并重点研究了聚类分析算法,结合煤炭企业人力资源管理的特点,用统一建模语言UML对煤炭企业人力资源管理系统进行了功能分析和系统分析建模,重点对数据挖掘系统分析和设计。最后通过对样本数据进行聚类分析,以K-means算法应用为例介绍数据挖掘系统的应用过程,最终挖掘出有一定价值的信息。最后对进一步工作的方向进行了简要的讨论。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
1 绪论  9-16
  1.1 研究背景和意义  9
  1.2 研究目标和内容  9-10
  1.3 国内外研究现状  10-14
  1.4 论文创新点  14
  1.5 研究方法和技术路线  14-16
2 相关理论概述  16-29
  2.1 人力资源管理  16-17
  2.2 数据挖掘  17-21
  2.3 聚类分析  21-25
  2.4 统一建模语言UML  25-29
3 煤炭企业人力资源管理系统中的数据挖掘  29-54
  3.1 煤炭企业人力资源管理现状及问题  29-30
  3.2 煤炭企业人力资源管理系统功能分析  30-36
  3.3 系统分析建模  36-50
  3.4 系统实现思路  50-54
4 数据挖掘系统在A公司中应用分析  54-61
  4.1 A公司人力资源结构简介  54
  4.2 变量的选择  54-55
  4.3 聚类分析步骤  55-57
  4.4 输出结果解释  57-61
5 结论与展望  61-62
致谢  62-63
参考文献  63-66

数据挖掘在煤炭企业人力资源管理系统中的应用

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