数据挖掘技术在电力企业人资管理中的应用

数据挖掘技术在电力企业人资管理中的应用

易长华

湖北荆力工程总承包有限责任公司 湖北荆州 434000

摘要：新的发展阶段，对电力企业的人力资源管理等相关工作提出了更高的要求，要想迎合新时代的发展趋势，重点对先进科学技术进行应用与创新是十分重要的。在这个过程中，企业还需结合人力资源管理的重要需求，将数据挖掘技术融入于各项工作部署中来。通过多元化资源的展现，明确不同部门人员定位和基本职责，这样可以通过大数据等技术优势的展现，推动企业人力资源管理工作逐渐走向科学化、完善化、可靠化的趋势进步与发展。

关键词：数据挖掘技术；电力企业；人力资源管理；应用策略

引言：现代科学技术的不断突破，为电力企业的发展创新提供了诸多的资源平台和条件。在大数据、智能化、互联网等相关技术的推动之下，电力企业逐步突破发展限制，取得了重要的发展成效，尤其体现在人力资源管理工作创新之中。在对具体工作内容进行展现的过程中，重点了解数据挖掘技术的基本内涵，将其分为不同阶段对各类数据进行分类和研究，可以推动企业人资管理的信息化发展，以期明确数据挖掘技术的应用方向和应用思路是十分重要的。

一、数据挖掘技术的理论概述

在现代科学技术的支撑之下，电力企业积极注重数据挖掘技术的应用与拓展，广泛应用各个环节之中，大大提升了运转成效。而从理论角度探讨数据挖掘技术的基本内涵，也可以帮助我们明确数据挖掘技术与电力企业人力资源管理的重要关系。具体来讲，理论知识主要表现在以下几个不同的层面：

1.1数据挖掘的概念与内涵

从理论角度来看，数据挖掘主要强调的是在海量信息之中对明确的、潜在的有效信息和有用知识进行筛选。在具体运转的过程中，要结合数字模型、数学模型等，加强应用信息的筛选和寻找。

1.2数据挖掘的具体流程

在对数据挖掘技术进行把握的过程中，要将其分为不同的阶段，通过内容解剖，了解人力资源管理具体的方向。首先，要明确准备阶段的数据内容。通过数据筛选，了解数据分析的基本内容。同时，注重数据的科学处理。比如，对数据资源进行检查删除、补充推导，使最终的数据获取更加规范。在此基础之上，对数据进行交换。通过整理和挖掘，对初始信息进行筛选。第二个阶段则是数据的挖掘阶段，也是非常重要的一个内容和步骤。通过提前的规划与完善，加强数据分类。通过数据算法的不同得到有效信息。第三个阶段就是数据分析阶段。根据用户的不同需求，对数据的解析和表达内容进行整合。整体的数据挖掘模型更加科学有效，可以通过无用信息的筛选，自动重组数据内容，设置全新的参数，创新数据挖掘模式。

1.3数据挖掘技术的具体类型

对于数据挖掘技术来讲，自身的系统性、智能性特征较强，一般分以下几个不同的内容：首先，在对数据进行分析的过程中，可以通过分类分析，加强数据信息的合理描述。通过分类规则的优化。挖掘有效信息。第二类则是聚类信息，也被称为分隔。也就是说，根据不同的条件进行归纳总结，明确数据差异。第三则是关联分析。通过数据挖掘价值的展现，将两个以上变量的取值过程进行监测。结合具体的运作规律进行数据关联，从而得到一定的数据参数，了解工作需求。最后，则是序列分析以及时间序列，工作人员按照具体的数值预估需求，探索高概率的数据探索模式。

二、当前我国电力企业人力资源管理系统开发与研究现状

我们都知道，电力企业的发展路径探索与各种各样的因素都有着非常密切的联系，所以在对人力资源管理的相关工作进行开展的过程中，从数据挖掘技术优势的角度出发，调动各项资源是十分重要的。在这个过程中，要了解当前人力资源管理系统的研究情况。首先，我国积极注重现代智能系统的应用。将计算机设备应用于企业管理之中，大大提升了人事档案的管理质量。其次，经过长期发展，智能系统逐渐涌现于人们大众的视野之中，也广泛应用于各行各业之中。电力企业利用高效率的智能管理系统，明确人力资源管理的基本方向，加强了市场经济资源的调动与使用。目前来看，电力企业在数据挖掘技术使用层面有着一定成效，但也存在一些问题。比如，系统更新与升级过程中的数据丢失问题频繁出现。当受到黑客攻击时，整体的系统稳定性与安全性也有很大的运行阻碍。所以，把握数据挖掘技术应用的基本要点极为关键。

三、电力企业人力资源管理中数据挖掘技术的应用方向和应用策略

数据挖掘技术的应用也需要规范的程序对其进行支撑。在对电力企业人力资源管理工作内容进行落实的过程中，要从核心竞争优势展现的角度出发，重点结合数据挖掘技术的相关思想，从而实现数据的高效率应用。一般来讲，我们在对具体策略进行分析的过程当中，主要将内容阐述如下：

3.1数据挖掘技术在人才招聘中的应用

为了推动电力企业的长效健康发展，从新鲜血液注入的角度出发，对人才招聘的环节进行科学部署是十分重要的。所以，将数据挖掘技术应用于人才招聘之中具有重要价值。在对具体的智能系统进行把握的过程中，可以通过人力资源的职能筛选，为公司决策提供良好的应用，对各类数据资源进行获取，也可以为求职者提供丰富的信息资源。通过需求对接，避免人才招聘过程中出现信息偏离等相关问题，整体的招聘过程可以避免一定的盲目性，大大优化了整体的工作效率。

3.2数据挖掘技术在人才管理中的应用分析

除了人才招聘层面的应用之外，数据挖掘技术也可以广泛应用人才管理之中。通过员工数据资源的记录，更好的加强管理内容的丰富。一般来讲，可以通过数据挖掘技术优势的展现，对员工的个人信息、工作信息、生活信息等进行智能记录，注重日常考核工作内容的丰富。通过数据资料的科学分析，了解具体的发展方向。例如，在数据挖掘技术的支撑之下，可以对员工的工资情况进行分析，从宏观角度提出具体的改革意见。根据公司内部年龄层次、年龄结构的不同，对具体的人才招聘类型进行明确，这样可以为企业的人才招聘、调度、培训开发等提供重要的参考指导。

3.3数据挖掘技术在业绩评估中的应用分析

当然，除了上述措施之外，在对数据挖掘技术优势进行展现的过程中，也可以通过垂直一体化的信息管理，最大程度上了解目前员工的实际工作状态。通过业绩的科学评估，对当前人力资源部署的重要需求进行展现。整体的评估过程可以分为几个不同的阶段：一方面，要对数据进行预处理，要加强各类数据资料的筛选转换与分析，在逐渐运算的过程中完成模型探索。另一方面，通过关联信息的把握，对最终的结果进行分析，从而得出精准的结果内容，在知识同化的过程中，对各项报告内容解释和分析。

3.4数据挖掘技术在人才合理分配中的应用分析

最后一个层面的内容，主要探讨的是人才发展过程中数据挖掘技术合理分配的相关内容，要从整体角度出发，对多元化的发展战略进行落实。通过数据挖掘系统的应用，将员工的具体信息进行归类和总结。在此基础上，对各类数据模型进行构建。通过人员分组，实现科学的分类管理。在自动搜索的过程中，明确各类数据之间的关系。很多数据可以通过详细的总结，达到高质量的发展目标，这对于企业人才的高效率管理目标实现具有十分重要的积极影响。

结束语：综合以上内容分析，新的发展时代对电力企业人力资源管理质量的提升提出了更高的要求。在对各项制度方案进行落实的过程中，还需结合数据挖掘等相关技术优势，更加科学的把握市场发展的需求，从而通过各类信息的深度挖掘，为人力资源管理以及市场竞争实力的提升奠定深厚的基础。

参考文献：

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