數據挖掘在事業單位績效工資管理中的應用

高文英

（深圳市建筑工程質量安全監督總站，廣東 深圳 518000）

我國社會經濟發展迅速，事業單位越來越多，極大的促進了經濟的發展。目前事業單位中普遍存在的問題是工資的分配問題，現階段的工資管理無法適應社會的發展變化，所以導致事業單位停滯不 前[1]。事業單位為了緊跟社會的發展，進行了績效工資改革，實施績效工資制度。該制度的頒布完善了事業單位的績效工資管理制度，使事業單位的績效工資制度更加健全，不僅有利于調動工作人員的積極性還能促進單位的發展。由于績效工資制度頒布的時間不長，所以在實際的管理中還存在一些問題，影響了管理效果。為了提升事業單位的管理水平，應用數據挖掘技術，可以為績效工資管理提供有價值的數據信息，為日后管理提供可靠的參考依據，從而推動事業單位的可持續發展。

1 事業單位績效工資管理的概念和作用

1）績效工資的含義。績效工資從廣義上也被稱為績效加薪、獎勵工資。通過工作的實際成績和勞動效率來進行的工資制度。一般也可以理解為是依據實際的技術含量、工作數量以及工作的實際質量情況來劃分薪資等級的，然后結合經濟效益來最終確定員工的薪 酬[2]。績效工資是以員工的勞動成果來換取工資薪酬的，在事業單位中績效工資的管理還需要結合單位的實際情況，為了達到管理的效果，還應該合理的進行工資分配，在相關的制度約束下完成績效工資的管理，調動員工的工作積極性。在事業單位中一般工作能力強，業績高的員工所獲取的績效工資就會高，所以員工的工資和單位的業績是緊密聯系的，是相輔相成的關系。績效工資在事業單位中的應用越來越成熟，其優勢特點是多勞多得，薪酬的多少取決于員工的實際工作狀況，有利于促進員工與單位共同進步。績效工資還能提高單位內部的團結協作，提高單位的業績，推動事業單位的和諧發展。

2）事業單位績效工資管理的重要作用。事業單位其實就是國家為了社會公益，通過國家機關舉辦或者其他組織利用國有資產來向社會提供公益服務的組織，事業單位從事的范圍較廣，包括教育、科技、文化、衛生等活動。事業單位是社會服務型的單位，不以盈利為目的。眾所周知事業單位涉及的服務類型較多，全國的事業單位已經有150多萬，員工數量也是非常多，因此在績效工資的管理方面也是一項難題[3]。事業單位中的崗位、薪級是兩種最基本的工資類型，但是在不同的單位中由于崗位的組成不同所以實際的工資也會存在差異，為了方便績效工資的管理，就根據不同的崗位分別設置了對應的工資。績效工資是把員工的績效作為有效考核的基礎,實現將工資與考核結果相掛鉤的工資制度,它的理論基礎就是“以績取酬”，在事業單位中績效工資是靈活度較強的工資類型，可以有效的激發員工的工作熱情，調動工作積極性，創造更高的業績。

績效工資在事業單位的管理中具有重要的作用，為了避免績效工資管理趨于形式化，還需要真正的將管理落到實處，切實的把員工利益放在第一位，加強單位內部的財務管理。雖然事業單位在實際的管理中還面臨一些問題，受到各種因素的影響無法發揮出績效工資的價值作用，但是為了單位的長久發展，還需要堅持公平公正的管理原則，建立完善的績效工資評價體系，積極的應對管理中出現的各種難題，將工作落到實處，保證員工和單位的共同利益，促進事業單位的穩定發展。

2 探析數據挖掘在事業單位績效工資管理中的應用

1）加快手工數據分析速度。數據挖掘一般是通過數據的收集和分析來對其中有價值的信息進行挖掘[4]。數據挖掘技術在績效工資管理中應用最多的就是加快手工數據分析的速度，事業單位從事的行業較多，員工也是非常多，對員工的績效工資管理是一項具有挑戰的工作。應用挖掘技術可以把員工的績效考核數據進行分析，并作為績效工資管理的依據，不僅可以對整個的環境進行綜合的分析，還能為以后的發展提供良好的發展計劃。通過建立數據庫，使挖掘技術在手工分數上速度不斷提升，大大提高了數據挖掘的效率。

2）解決業務中出現的問題。挖掘技術還應用在事業單位業務的問題處理中，在績效工資的管理中容易出現各種管理問題，例如績效工資考核數據分析不準確，對這一問題的處理可以利用挖掘技術，在大量的數據中可以進行數據的分析，并從中獲取正確的信息。在各種業務問題的處理上，挖掘技術可以利用自身的優勢特點，對績效工資管理中的缺陷進行價值數據分析，從中解決出現的問題，并為管理提出科學的決策。

3 事業單位績效工資管理挖掘項目的具體實施環節

1）對象分析。在數據挖掘技術的實際應用過程中，要深入地了解數據挖掘的意義和作用，不要忽視數據挖掘的目的，充分發揮出數據挖掘的價值，不要因為缺乏理解而影響數據挖掘的效率，阻礙工作的順利開展。所以對評價對象進行全面的分析，完善單位員工的個人檔案信息，了解員工的情況，有利于發揮出數據挖掘的價值，實現數據挖掘的目的。

2）數據準備。數據挖掘的目的就是在大量的數據中尋找出有價值的數據信息，為了充分發揮出數據的挖掘價值，還需要做好數據的準備。不同的數據來源方式也不同，在數據庫中所有的數據都有潛在的聯系，但是由于數據庫設計規格不同，導致所處理的方式存在差異。做好數據準備工作，建立數據處理標準，可以對數據進行統一的標準化處理，有利于加快數據的處理效率和質量。

3）數據挖掘。數據挖掘首先需要建立符合自身特點的模型，在確定相應的模型之后，可以將需要分析的數據導入到模型當中進行數據分析，得出分析結果后與挖掘的數據參數進行對比，如果不能反映員工的整體業績則需要重新進行建立模型或者進行數據處理[5]。為保證數據分析結果的準確性還需要在分析前進行數據評估，保證挖掘結果的準確性，為績效工資提供可靠的管理數據。最后，對績效工資的管理過程進行成果評價，提高評價結果的真實性和準確性。

4 結論

隨著我國經濟市場的發展，事業單位中的績效工資管理制度已經不能適應當前的發展變化，為了保障員工和單位的共同利益，更好地為社會提供服務，還需要對事業單位的績效工資進行改革和創新。數據挖掘技術的應用，不僅為績效工資管理提供了可靠的數據支持，還使管理更加科學規范，極大地發揮出了數據挖掘技術的應用價值，有利于促進事業單位績效工資管理的穩定發展。