数据挖掘技术在高校劳资管理中的应用——聚类分析方法

"数据挖掘在高校劳资管理中的应用 .pdf" 数据挖掘是现代信息技术领域的一种核心技术，它在处理大量数据时能发现隐藏的规律、模式和趋势，为决策提供有力支持。在高校劳资管理中，数据挖掘的应用有助于优化人力资源配置，提升管理效率。郑丹的这篇论文探讨了如何利用数据挖掘技术，特别是聚类分析，来改进高校的工资管理和绩效评估。 聚类分析是一种无监督学习方法，其目标是根据对象之间的相似性将它们划分到不同的组或类别中。在高校劳资管理中，聚类分析可以帮助识别教师、行政人员等不同群体的特征，进一步理解他们的工作性质、工作量和贡献程度。通过对高校工资数据集进行聚类，可以揭示不同岗位、职称和工作表现之间的关联，从而为设定合理的绩效工资标准提供依据。 论文中提到，K-Means算法作为一种常见的聚类方法，被用于对高校工资数据进行挖掘。K-Means通过迭代过程将数据分配到预定义的类别中，寻找使各个类别内部差异最小化而类别间差异最大化的最佳划分。在这个过程中，数据点会被不断地重新分配到最近的聚类中心，直到聚类结构不再发生变化。 应用聚类分析后，高校能够明确不同类别人员的绩效工资边界值。例如，对于教学、科研和行政岗位，可能分别形成不同的薪资区间，确保工资水平与工作绩效相匹配。这样的精细化管理既有利于激发员工的工作积极性，也有助于公平公正地评价每位员工的贡献，从而促进高校整体效益的提升。 此外，数据挖掘在高校劳资管理中的应用还可能涉及其他方面，如预测教职工的需求、优化资源配置、评估培训效果等。通过对历史数据的深入分析，管理者可以预见未来的人力需求趋势，及时调整招聘策略，减少冗员，提高效率。同时，通过追踪员工的职业发展路径，数据挖掘也能为个性化的职业规划和能力提升提供指导。 郑丹的论文揭示了数据挖掘在高校劳资管理中的巨大潜力，聚类分析作为关键工具，能够帮助管理层制定更加科学、公正的薪酬政策，促进高校的健康发展。这种基于数据的决策方式不仅限于教育领域，也可以推广到其他行业的人力资源管理实践中。