數據挖掘技術在高校人力資源管理中遇到的阻礙

谷麗華

【摘 要】通過計算機技術可以提高高校人力資源管理效率，為建設國家一流院校提供策略支持，數據挖掘技術就是計算機技術發展的產物之一，在今天，這項技術是在各個領域都得到了認可，但一項技術要在實踐中得到好的應用需要經歷很長的時間和實踐，本文就數據挖掘技術在人力資源管理中遇到的阻礙進行了一些分析，旨在提出數據挖掘技術在高校人力資源管理中遇到的問題。

【關鍵詞】數據挖掘技術；高校人力資源管理；阻礙

人力資源是高校的核心資源，高水平的、穩健的師資隊伍是高校發展的核心要素。對其進行最高效的管理的可以激發這批人的創新創造的潛力，提升工作效力，可以更快更好的實現組織發展的戰略目標，也只有最優化的的管理方式才能更快更好的實現學校的發展戰略目標。新時代，人事管理也面臨著全面深化改革，從管理方式，管理角度等多方面都逼迫著現代的管理方式較之前的管理方式發生巨大的變化，比如，人力資源管理將由以制度為中心的管理模式轉換為以數據為中心，并且是以大數據為中心。制度與數據的關系越來越緊密，兩者相互依存，且關系日益密切。另一方面，員工多變的個性化需求也對管理提出了越來越高的要求，隨著社會發展程度的加深，這樣人事管理變革的節奏會越來越快，高校人力資源的管理正逐步的邁向“以人為本，高滿意度”的目標，這就對管理者提出了高要求，也對管理中運用的技術提出了更高的要求。

一、數據挖掘技術簡介

數據挖掘技術，作為計算機技術發展的產物，很早以前，人力資源管理就逐漸的與計算機技術融合，并在實際的管理中運用人力資源管理系統來輔助人事管理，但在今天，計算機技術在管理中的角色不僅僅是輔助，而是要轉變為以計算機技術為中心，數據挖掘技術就應運而生。數據挖掘技術是運用數據分析技術來分析數據之間的復雜的關系，來研究數據潛在的發展方向，發現數據的潛在規律，透過數據能夠給管理者提供決策依據。

數據挖掘技術一般要經歷以下幾個步驟：

（1）信息收集：根據對要分析得數據進行抽象，得到數據的特征信息，選擇合適的數據收集方法，將搜集到的信息存入數據庫，對于數據量很大的數據，需要選擇一個數據庫來存儲數據。

（2）數據集成：按分析方法的選擇，對數據進行相應的歸類，集中。

（3）數據規約：數據挖掘算法在處理數據時需要很長的時間。數據規約技術可以用來得到數據集的規約表示，但仍然接近于保持原數據的完整性，并且規約后執行數據挖掘結果與規約前執行結果幾乎相同。

（4）數據清理：把有噪聲的數據按分析需要進行處理，或補全屬性或刪除等。保證分析的對象是屬性完整的，正確的，所有的數據形式是一致的一并存入數據庫。這個過程是比其他過程都重要的過程，只有數據源是優質的，結果才能是最值得信任的。

（5）數據變換：通過平滑聚集，數據概化，規范化等方式將數據轉換成適用于數據挖掘的形式。對于有些實數型數據，通過概念分層和數據的離散化來轉換數據也是重要的一步。

（6）數據挖掘過程：根據數據庫中的數據信息，根據分析的目的來選擇合適的分析方法，無論是哪一種方法都有優缺點適合的分析目的大不一樣，所以在分析方法的選擇應用上也至關重要。

（7）可視化：將數據挖掘所得到的分析信息以可視化的方式呈現給用戶，或作為新的知識存放在知識庫中，供其他應用程序使用。

數據挖掘技術常用的方法有：神經網絡、遺傳算法、決策樹方法、統計分析方法、模糊集方法等。用于數據挖掘的工具有：SAS， MODELER等。

二、高校人力資源管理現狀

（一）管理者數據挖掘技術觀念意識不強

高校人力資源管理在很長一段時間內都是通過以制度為中心的管理模式，在計算機技術不斷發展的今天，許多高校也引進相應的管理系統，但很多高校也僅限于此，很多管理者是人力資源管理專業出生，管理理念還停留在傳統管理模式，對新技術的出現和應用還未能最大程度的被管理者接受，對發現和運用新技術的靈敏度還不夠。

（二）高校管理信息化程度不夠

很多高校都已經運用了信息化的手段來幫助人事管理，但信息化的程度深淺不一，有的高校已經可以實現一些初步的數據處理，有的高校還僅限于記錄信息的層面，而對已有的數據，并未能進行有效挖掘，獲取到相關的潛在信息，而往往在數據中潛在的信息能夠帶給管理者的信息量是很大的，也是非常關鍵的。

（三）高校管理信息化人才儲備不夠

很多高校的計算機技術專業的管理人員配備還不完善，有的高校就是幾個人做全校的信息化工作，從信息化概念到實施都很難推行下去，甚至部分領導對信息化都是持否定的態度，這樣的隊伍配備是很難實現真正的信息化管理或是智慧化管理的。

（四）高校管理中的大數據分析方法還有待完善

數據挖掘技術在很早就被提出來了，相應的數據分析技術、挖掘技術也相應的出來了。近年來，針對高校人事管理的數據分析技術也有很多的學者提出了相應的策略，但普適性的數據分析方法還有待進一步的發展，只有發展了普適性的分析方法很多高校才能更好更快的運用計算機技術來輔助人事管理。

（五）高校管理中精通管理和技術的人才缺乏

在高校的人事管理中，怎么樣把管理和計算機技術相融合，讓兩者相互促進，這就對管理者特別是領導級的管理者提出了更高的要求，要求管理者對管理有足夠的理解和實際的工作經驗又要對計算機技術有著較深的理解和實際的工作經驗并且能夠將兩者融合，把兩者的優勢運用在實際的管理中，這樣的管理者就很少，這就對數據挖掘技術的應用和推廣帶來了困難，阻礙了高校的人事管理發展與改革

（六）在改革的路上，對道路不自信

雖然高校是出理論和接受新技術理論最早、最快的單位，但在把理論與實踐相結合的時候，依然會出現很多的參與者對改革的不自信，對數據挖掘技術不自信，對兩者的結合不自信的情況，只要有了這樣的情況，影響就會越來越大，最后很有可能改革進行不下去，半途而廢。在高校中，由于管理對象都是高級知識分子，要想把整個隊伍的意見統一起來，也是一件不容易做到的事情，這就對改革者提出極高的要求。

三、結束語

數據挖掘技術在高校人力資源管理中的應用和發展還需要不斷的實踐和總結，存在的問題可能還需要進一步發現，但無論如何都需要改革參與者不忘初心。在發展初期一定會遇到很多的困難，在解決問題中發現解決問題的辦法，在運用新技術中要勇于探索，勇于擔當，在接納和應用數據挖掘技術中，發現數據挖掘技術的特點和優勢，轉變管理思維，不斷努力的總會實現目標。

【參考文獻】

[1]肖紅菊，大數據背景下的高校人事管理信息化建設分析，計算機產品與流通，195

[2]丁琳，人事管理信息化建設存在的問題及其解決對策，中國國際財經，285