人力资源数据分析与决策作业指导书

人力资源数据分析与决策作业指导书TOC\o"1-2"\h\u4535第1章人力资源数据分析基础 4234491.1数据分析在人力资源管理中的作用 4135661.1.1提高招聘效率：通过对招聘数据的分析，可以优化招聘流程，提高招聘效率，降低招聘成本。 44831.1.2优化员工配置：数据分析有助于了解员工的能力、特长和潜力，从而实现员工与岗位的合理配置，提高组织绩效。 4218681.1.3评估培训效果：通过对培训数据的分析，可以评估培训效果，为培训内容的调整和优化提供依据。 471281.1.4提升员工满意度：通过对员工满意度数据的分析，可以找出影响员工满意度的关键因素，从而制定有针对性的改进措施。 4303181.1.5促进人力资源规划：数据分析有助于预测人力资源需求，为人力资源规划提供科学依据。 5190221.2数据分析的基本概念与工具 572201.2.1基本概念 552801.2.2工具 574101.3人力资源数据来源与处理 5152131.3.1数据来源 5217861.3.2数据处理 55732第2章数据分析方法与技术 678112.1描述性统计分析 6320942.1.1频数分析与百分位数 6106432.1.2均值、中位数和众数 6325952.1.3标准差与方差 643242.1.4最大值、最小值和极差 6322402.1.5偏度和峰度 67722.2inferential统计分析 6150562.2.1假设检验 6315502.2.1.1单样本t检验 629962.2.1.2双样本t检验 624372.2.1.3方差分析（ANOVA） 6217952.2.2相关分析 6273992.2.2.1皮尔逊相关系数 6100712.2.2.2斯皮尔曼相关系数 6327412.2.2.3克朗巴哈系数 6305742.2.3回归分析 6205192.2.3.1线性回归 6325582.2.3.2多元线性回归 684302.2.3.3逻辑回归 6245462.3数据可视化技术 6256942.3.1条形图与柱状图 7187072.3.2饼图与环形图 7250662.3.3折线图与曲线图 7108022.3.4散点图与气泡图 786722.3.5热力图与地图 7282722.3.6雷达图与箱线图 7159742.4高级数据分析方法简介 7318162.4.1主成分分析（PCA） 733952.4.2聚类分析 7160252.4.2.1Kmeans聚类 7289812.4.2.2层次聚类 7274482.4.3时间序列分析 7221712.4.4文本挖掘与情感分析 770072.4.5机器学习与人工智能算法简介 7160562.4.5.1决策树 7113782.4.5.2支持向量机（SVM） 756042.4.5.3神经网络与深度学习技术 7214742.4.5.4集成学习方法（如随机森林、梯度提升决策树等） 713405第3章员工招聘与配置数据分析 7264273.1招聘需求分析 798883.1.1预测未来人才需求 786143.1.2制定招聘计划 83583.1.3评估招聘效果 8149423.2招聘渠道效果评估 8263043.2.1招聘渠道分析 8317213.2.2招聘渠道优化 8196923.3人才配置优化 8189743.3.1岗位分析与调整 8237523.3.2人才培养与激励 9136203.3.3人才流动与优化 911555第4章人才培训与发展数据分析 9272484.1培训需求分析 923514.1.1基于岗位胜任力的培训需求识别 959374.1.2员工绩效与培训需求关联分析 991834.1.3培训需求预测与规划 9146954.2培训效果评估 9263724.2.1培训效果评估指标体系构建 9288604.2.2培训效果数据分析方法 9174954.2.3培训效果跟踪与反馈 10158564.3员工职业发展路径分析 10245364.3.1员工职业发展路径规划 10190044.3.2员工晋升数据分析 10261534.3.3员工培训与职业发展的关联分析 1024255第5章员工绩效数据分析 10140395.1绩效考核指标设定 10133645.1.1关键绩效指标（KPI） 1024635.1.2能力素质指标 10178015.1.3工作态度指标 10120885.2绩效结果分析 11256215.2.1绩效结果统计 11207855.2.2绩效结果分析 116285.3绩效改进策略 11291445.3.1培训与发展 1149515.3.2激励与约束 11133875.3.3优化管理 11972第6章薪酬福利数据分析 11302416.1薪酬结构分析 11217036.1.1薪酬等级划分 12203046.1.2薪酬构成分析 12138156.1.3薪酬分配分析 12292336.2薪酬竞争力分析 12215396.2.1行业薪酬水平对比 12299186.2.2员工薪酬满意度调查 12244916.2.3薪酬激励机制分析 1256886.3福利政策优化 12132846.3.1福利项目分析 12256846.3.2福利成本分析 1236786.3.3员工福利需求调查 1259226.3.4福利政策实施效果评估 1332091第7章员工离职与保留数据分析 13188337.1离职原因分析 1399827.1.1数据收集 13195757.1.2数据处理 13222717.1.3离职原因分析 13271357.2离职预测模型 13283877.2.1模型构建 13259837.2.2模型训练与验证 13299587.2.3模型评估 1389137.3员工保留策略 1384507.3.1薪酬激励 13311457.3.2职业发展 14307707.3.3工作环境优化 1473047.3.4领导关系改善 14254437.3.5员工关怀 14307657.3.6离职预警机制 1412014第8章人力资源报表与分析 14224608.1人力资源报表设计 14125018.1.1报表目的与原则 14150898.1.2报表内容 14278018.1.3报表格式与呈现 15304898.2人力资源关键指标体系 1527848.2.1指标分类 15165548.2.2指标设置原则 15274268.3人力资源数据分析报告撰写 15273048.3.1报告结构 1520438.3.2报告内容 15210598.3.3报告撰写要求 1627349第9章人力资源决策支持系统 16246559.1决策支持系统概述 1646079.1.1决策支持系统的组成 1660189.1.2决策支持系统在人力资源管理中的应用 1611409.2数据仓库与数据挖掘技术 1775809.2.1数据仓库 17268449.2.2数据挖掘技术 17242979.3人力资源决策支持系统应用案例 17249709.3.1案例一：某企业人才招聘决策支持系统 1799189.3.2案例二：某企业员工培训与发展决策支持系统 1715754第10章未来人力资源数据分析趋势与展望 18738610.1数据分析技术在人力资源领域的应用趋势 182022010.2人工智能与大数据在人力资源管理中的融合 182222810.3人力资源数据分析的未来挑战与机遇 18第1章人力资源数据分析基础1.1数据分析在人力资源管理中的作用人力资源管理作为组织发展的重要环节，对于企业竞争力提升具有关键作用。数据分析在人力资源管理中的应用，有助于提高决策的科学性、合理性和准确性。具体而言，数据分析在人力资源管理中的作用主要体现在以下几个方面：1.1.1提高招聘效率：通过对招聘数据的分析，可以优化招聘流程，提高招聘效率，降低招聘成本。1.1.2优化员工配置：数据分析有助于了解员工的能力、特长和潜力，从而实现员工与岗位的合理配置，提高组织绩效。1.1.3评估培训效果：通过对培训数据的分析，可以评估培训效果，为培训内容的调整和优化提供依据。1.1.4提升员工满意度：通过对员工满意度数据的分析，可以找出影响员工满意度的关键因素，从而制定有针对性的改进措施。1.1.5促进人力资源规划：数据分析有助于预测人力资源需求，为人力资源规划提供科学依据。1.2数据分析的基本概念与工具1.2.1基本概念（1）数据：数据是对客观事物的记录和描述，包括数字、文字、图表等形式。（2）数据分析：数据分析是指运用统计学、计算机科学等方法和技术，对数据进行整理、加工、分析、解释和可视化，以发觉数据背后的规律、趋势和关联性。（3）数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中自动发觉和提取有价值信息的过程，是数据分析的一种高级形式。1.2.2工具（1）Excel：Excel是一款常用的数据分析工具，具备数据处理、图表制作、函数计算等功能。（2）SPSS：SPSS是一款专业的统计分析软件，适用于进行描述性统计、推断性统计、回归分析等。（3）Python：Python是一种编程语言，具备强大的数据分析库（如NumPy、Pandas、Matplotlib等），可以快速实现数据处理和分析。（4）R：R是一款专门用于统计分析的编程语言和软件环境，拥有丰富的统计分析包。1.3人力资源数据来源与处理1.3.1数据来源（1）内部数据：包括员工基本信息、绩效数据、培训记录、薪酬福利等。（2）外部数据：包括行业数据、竞争对手数据、市场调查数据等。1.3.2数据处理（1）数据清洗：对数据进行去重、纠正错误、填补缺失值等操作，提高数据质量。（2）数据整合：将来自不同来源的数据进行整合，形成统一的数据集。（3）数据转换：将原始数据转换为适用于分析的数据格式，如数值化、标准化等。（4）数据分析：运用适当的统计方法和工具对数据进行深入分析，挖掘有价值的信息。（5）数据可视化：将分析结果以图表、报告等形式呈现，便于理解和决策。第2章数据分析方法与技术2.1描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行初步摸索和总结的过程，旨在揭示数据的中心趋势、离散程度和分布形态。本节将介绍以下内容：2.1.1频数分析与百分位数2.1.2均值、中位数和众数2.1.3标准差与方差2.1.4最大值、最小值和极差2.1.5偏度和峰度2.2inferential统计分析Inferential统计分析是基于样本数据对总体数据进行推断的一类方法。本节将讨论以下内容：2.2.1假设检验2.2.1.1单样本t检验2.2.1.2双样本t检验2.2.1.3方差分析（ANOVA）2.2.2相关分析2.2.2.1皮尔逊相关系数2.2.2.2斯皮尔曼相关系数2.2.2.3克朗巴哈系数2.2.3回归分析2.2.3.1线性回归2.2.3.2多元线性回归2.2.3.3逻辑回归2.3数据可视化技术数据可视化技术是将数据以图形或图像形式展示出来，以便于更直观地观察数据特征和关系。本节将探讨以下内容：2.3.1条形图与柱状图2.3.2饼图与环形图2.3.3折线图与曲线图2.3.4散点图与气泡图2.3.5热力图与地图2.3.6雷达图与箱线图2.4高级数据分析方法简介数据分析技术的发展，许多高级方法逐渐应用于人力资源领域。本节简要介绍以下几种方法：2.4.1主成分分析（PCA）2.4.2聚类分析2.4.2.1Kmeans聚类2.4.2.2层次聚类2.4.3时间序列分析2.4.4文本挖掘与情感分析2.4.5机器学习与人工智能算法简介2.4.5.1决策树2.4.5.2支持向量机（SVM）2.4.5.3神经网络与深度学习技术2.4.5.4集成学习方法（如随机森林、梯度提升决策树等）第3章员工招聘与配置数据分析3.1招聘需求分析招聘需求分析是企业人力资源规划的重要组成部分，通过对企业内部和外部环境的综合分析，预测未来人才需求，为企业招聘活动提供数据支持。以下是招聘需求分析的主要内容：3.1.1预测未来人才需求（1）分析企业战略目标和发展规划，了解企业业务扩张、产品创新、市场拓展等方面对人才的需求。（2）对企业现有人员结构进行调查，分析各部门、岗位的人员配置情况，识别潜在的人才缺口。（3）结合行业趋势、竞争对手动态等因素，预测企业未来的人才需求。3.1.2制定招聘计划（1）根据预测的人才需求，制定招聘计划，包括招聘人数、岗位、时间等。（2）分析招聘计划的可行性，保证招聘活动与企业战略和人力资源规划相一致。（3）制定招聘预算，合理分配招聘成本。3.1.3评估招聘效果（1）对招聘过程进行跟踪，收集招聘数据，如应聘人数、面试人数、录用人数等。（2）分析招聘效果，评估招聘计划的实施情况，为后续招聘活动提供改进依据。3.2招聘渠道效果评估招聘渠道的选择对企业招聘效果具有重要影响。以下是对招聘渠道效果评估的主要内容：3.2.1招聘渠道分析（1）统计各招聘渠道的应聘人数、面试人数、录用人数等数据。（2）分析各招聘渠道的投入产出比，评估渠道的性价比。（3）了解竞争对手的招聘渠道，借鉴其成功经验，优化自身招聘渠道。3.2.2招聘渠道优化（1）根据招聘效果评估结果，筛选出效果较好的招聘渠道，加大投入。（2）调整招聘渠道策略，如线上线下相结合、拓展新兴渠道等。（3）定期评估招聘渠道效果，持续优化招聘渠道组合。3.3人才配置优化人才配置优化旨在提高企业人力资源的使用效率，以下是对人才配置优化的主要内容：3.3.1岗位分析与调整（1）对企业现有岗位进行详细分析，了解岗位工作内容、职责、任职要求等。（2）根据企业业务发展需求，调整岗位设置，优化岗位结构。（3）对关键岗位进行人才储备，降低人才流失风险。3.3.2人才培养与激励（1）分析员工培训需求，制定针对性的培训计划，提升员工能力。（2）设立激励机制，激发员工积极性和创造力，提高工作绩效。（3）关注员工职业发展，为员工提供晋升和发展机会。3.3.3人才流动与优化（1）分析企业内部人才流动情况，发觉人才使用不足和过剩的问题。（2）制定人才流动政策，促进内部人才合理流动，提高人力资源使用效率。（3）优化人才队伍结构，提升企业整体竞争力。第4章人才培训与发展数据分析4.1培训需求分析4.1.1基于岗位胜任力的培训需求识别在本节中，我们将分析各岗位所需的胜任力，结合企业战略发展目标，识别员工在知识、技能、态度等方面的培训需求。4.1.2员工绩效与培训需求关联分析通过分析员工绩效数据，探究绩效与培训需求之间的关系，为培训资源的合理分配提供依据。4.1.3培训需求预测与规划结合企业人力资源规划，预测未来一段时间内的人才培训需求，为培训计划的制定提供参考。4.2培训效果评估4.2.1培训效果评估指标体系构建构建一套科学、全面的培训效果评估指标体系，包括反应层、学习层、行为层和结果层等不同层次的评估指标。4.2.2培训效果数据分析方法采用定量与定性相结合的数据分析方法，对培训效果进行评估，包括问卷调查、访谈、数据挖掘等。4.2.3培训效果跟踪与反馈对培训效果进行持续跟踪，收集反馈信息，为培训内容的优化和培训策略的调整提供依据。4.3员工职业发展路径分析4.3.1员工职业发展路径规划结合企业发展战略和员工个人意愿，为员工规划职业发展路径，明确各阶段的发展目标。4.3.2员工晋升数据分析分析员工晋升数据，探究晋升规律，为员工职业发展提供参考。4.3.3员工培训与职业发展的关联分析研究员工培训与职业发展之间的关系，为员工提供有针对性的培训，助力其职业成长。第5章员工绩效数据分析5.1绩效考核指标设定为了全面、客观地评价员工的工作绩效，企业需设定一套科学、合理的绩效考核指标体系。以下为员工绩效考核指标的设定：5.1.1关键绩效指标（KPI）（1）业绩指标：包括销售额、利润、市场份额等。（2）工作效率指标：包括任务完成率、项目进度、工作时长等。（3）质量指标：包括产品合格率、客户满意度、售后服务等。（4）团队合作指标：包括团队贡献度、协作解决问题能力等。5.1.2能力素质指标（1）专业能力：包括专业知识、技能水平、创新能力等。（2）学习能力：包括学习速度、知识更新、技能提升等。（3）领导能力：包括团队管理、决策能力、沟通协调等。5.1.3工作态度指标（1）责任心：包括对工作的敬业精神、承担责任等。（2）团队精神：包括团队协作、互助互爱、共同进步等。（3）积极性：包括工作热情、主动性强、进取心等。5.2绩效结果分析通过对员工绩效考核数据的收集、整理和分析，企业可以了解员工绩效现状，找出存在的问题，为绩效改进提供依据。5.2.1绩效结果统计（1）对绩效考核指标进行量化统计，得出员工绩效得分。（2）按照部门、岗位、职级等维度进行绩效排名。（3）分析绩效分布情况，找出绩效优秀和绩效不佳的员工。5.2.2绩效结果分析（1）分析绩效优秀员工的共同特点，总结成功经验。（2）分析绩效不佳员工的问题所在，找出原因。（3）对比不同部门、岗位、职级的绩效差异，找出改进方向。5.3绩效改进策略根据绩效结果分析，企业应制定针对性的绩效改进策略，提高员工绩效，促进企业持续发展。5.3.1培训与发展（1）针对员工能力素质短板，开展专业培训。（2）制定个人发展计划，帮助员工提升职业能力。（3）加强团队建设，提升团队协作能力。5.3.2激励与约束（1）设立合理的薪酬激励制度，激发员工积极性。（2）完善晋升机制，为员工提供职业发展空间。（3）加强考核监督，对绩效不佳的员工进行约束。5.3.3优化管理（1）优化工作流程，提高工作效率。（2）加强沟通与反馈，提升工作氛围。（3）及时调整考核指标，保证绩效考核的科学性和公平性。第6章薪酬福利数据分析6.1薪酬结构分析6.1.1薪酬等级划分分析公司现行的薪酬等级划分，包括等级设置、各级薪酬范围及薪酬梯度。通过数据对比，评估薪酬等级的合理性，为薪酬调整提供依据。6.1.2薪酬构成分析对基本工资、绩效奖金、年终奖等薪酬构成进行详细分析，了解各部分所占比例，结合行业标准和公司实际情况，提出优化建议。6.1.3薪酬分配分析分析公司内部各岗位、各部门的薪酬分配情况，发觉薪酬分配不均的现象，为薪酬改革提供决策依据。6.2薪酬竞争力分析6.2.1行业薪酬水平对比收集同行业、同岗位的薪酬数据，进行对比分析，了解公司在行业内的薪酬竞争力，为公司制定合理的薪酬策略提供参考。6.2.2员工薪酬满意度调查开展员工薪酬满意度调查，了解员工对薪酬的期望和满意度，分析满意度低的原因，为薪酬调整提供依据。6.2.3薪酬激励机制分析分析公司现有的薪酬激励机制，包括绩效奖金、股权激励等，评估其激励效果，并提出优化建议。6.3福利政策优化6.3.1福利项目分析梳理公司现行的福利项目，如五险一金、年假、培训等，评估福利项目的吸引力和实施效果，提出优化建议。6.3.2福利成本分析对公司福利成本进行详细分析，包括各项福利的投入产出比，合理控制福利成本，提高福利效益。6.3.3员工福利需求调查开展员工福利需求调查，了解员工对福利的期望和需求，结合公司实际情况，调整福利政策，提高员工满意度。6.3.4福利政策实施效果评估建立福利政策实施效果评估体系，定期对福利政策进行评估，保证福利政策的合理性和有效性。第7章员工离职与保留数据分析7.1离职原因分析7.1.1数据收集在本节中，我们将对员工离职的原因进行详细分析。需收集员工离职的相关数据，包括但不限于：员工基本信息、离职时间、离职前岗位、离职前薪酬、工作时长、绩效评估、员工满意度调查结果等。7.1.2数据处理对收集到的数据进行清洗、整理和编码，以便进行后续分析。通过数据预处理，筛选出与离职原因密切相关的变量，并对其进行描述性统计分析。7.1.3离职原因分析采用相关性分析、回归分析等方法，探究员工离职的主要原因。分析内容包括：薪酬待遇、职业发展、工作环境、领导关系、团队氛围等。7.2离职预测模型7.2.1模型构建基于离职原因分析，选取关键影响因素，构建离职预测模型。常用的模型包括逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。7.2.2模型训练与验证利用已有数据，将数据集划分为训练集和测试集，对模型进行训练和验证。通过调整模型参数，提高预测准确性。7.2.3模型评估评估模型的预测效果，包括准确率、召回率、F1值等指标。同时对比不同模型的预测功能，选择最佳模型进行离职预测。7.3员工保留策略7.3.1薪酬激励根据离职原因分析，优化薪酬体系，保证员工薪酬的公平性和竞争力。针对不同岗位和绩效表现，制定差异化的薪酬激励政策。7.3.2职业发展为员工提供晋升通道和培训机会，关注员工职业成长。加强人才培养，提高员工满意度。7.3.3工作环境优化改善工作环境，提高员工的工作满意度。包括：优化工作流程、提高办公设施、加强团队建设等。7.3.4领导关系改善加强领导与员工之间的沟通与交流，建立良好的领导关系。关注员工需求，提高员工的工作积极性和归属感。7.3.5员工关怀实施员工关怀政策，关注员工身心健康。包括：提供健康体检、设立员工活动、提供心理辅导等。7.3.6离职预警机制建立离职预警机制，通过离职预测模型，提前识别潜在离职员工，采取相应措施进行干预，降低员工离职率。第8章人力资源报表与分析8.1人力资源报表设计8.1.1报表目的与原则人力资源报表的设计应遵循目的明确、数据准确、结构清晰、便于分析的原则。报表需全面反映企业人力资源的配置、绩效、成本及发展趋势，为决策层提供有力支持。8.1.2报表内容（1）人力资源基本情况报表：包括员工总数、部门分布、岗位分布、性别比例、年龄结构等。（2）人力资源配置报表：反映员工在各部门、各岗位的配置情况，以及空缺岗位、储备人才等。（3）人力资源绩效报表：包括员工绩效评估结果、绩效奖金分配、晋升与激励情况等。（4）人力资源成本报表：涵盖员工薪酬、福利、培训、社会保险等成本支出情况。（5）人力资源流动报表：反映员工入职、离职、内部调动等情况。8.1.3报表格式与呈现采用表格、图表、文字相结合的方式，使报表内容清晰、直观。报表格式应统一，便于对比分析。8.2人力资源关键指标体系8.2.1指标分类（1）人力资源基础指标：如员工总数、人均产值、人均薪酬等。（2）人力资源效率指标：如劳动生产率、人均培训费用、员工流失率等。（3）人力资源效益指标：如人力成本占总成本比例、人力资本投资回报率等。（4）人力资源发展指标：如员工晋升率、内部招聘率、员工满意度等。8.2.2指标设置原则（1）针对性：指标应针对企业战略目标和人力资源管理的核心问题。（2）可比性：指标应具有横向和纵向可比性，便于分析。（3）可操作性：指标应易于采集、计算和解释。（4）动态性：指标应反映人力资源管理的实时变化。8.3人力资源数据分析报告撰写8.3.1报告结构（1）封面：包括报告名称、报告时间、编制单位等。（2）目录：列出报告各章节及页码。（3）摘要：简要概括分析报告的主要内容、结论和措施建议。（4）详细阐述数据分析过程、结果和原因分析。（5）附件：提供相关数据表格、图表等。8.3.2报告内容（1）背景分析：介绍分析报告的背景、目的和意义。（2）数据分析：对收集到的人力资源数据进行分析，包括趋势分析、对比分析、结构分析等。（3）结果展示：通过图表、文字等形式展示分析结果。（4）原因分析：深入探讨导致数据分析结果的原因。（5）措施建议：针对分析结果，提出改进人力资源管理、优化人力资源配置的具体措施和建议。8.3.3报告撰写要求（1）语言简练：用词准确，避免冗长、重复。（2）逻辑清晰：保证报告内容层次分明，逻辑严密。（3）数据准确：保证数据分析结果真实可靠。（4）观点鲜明：对分析结果和原因进行明确判断，提出具体建议。第9章人力资源决策支持系统9.1决策支持系统概述决策支持系统（DecisionSupportSystem，简称DSS）是一种集成了信息技术、数据分析和决策理论的应用系统，旨在辅助管理者在复杂、不确定环境下做出更加科学、合理的决策。在人力资源领域，决策支持系统可以帮助企业或组织实现人才战略规划、优化人力资源配置、提高人力资源管理水平。9.1.1决策支持系统的组成决策支持系统主要由以下几个部分组成：（1）数据管理系统：负责收集、存储、管理各类人力资源数据，为决策分析提供数据支持。（2）模型库系统：提供各种决策模型，如预测模型、优化模型等，辅助决策者进行分析。（3）知识库系统：存储有关人力资源管理领域的专业知识、经验和案例，为决策者提供参考。（4）用户接口：为决策者提供交互式的操作界面，使其能够方便地使用决策支持系统。9.1.2决策支持系统在人力资源管理中的应用决策支持系统在人力资源管理中的应用主要包括：（1）人才招聘与选拔：通过分析岗位需求、人才素质等因素，为企业提供合适的招聘策略。（2）员工培训与发展：根据员工绩效、潜力等因素，制定有针对性的培训计划。（3）绩效管理：运用决策支持系统，建立科学合理的绩效评价体系，提高绩效管理水平。（4）薪酬福利管理：通过数据分析，优化薪酬结构，提高员工满意度。9.2数据仓库与数据挖掘技术9.2.1数据仓库数据仓库（DataWarehouse，简称DW）是一个面向主题、集成、相对稳定、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。在人力资源决策支持系统中，数据仓库是关键组成部分，负责存储、整合各类人力资源数据。9.2.2数据挖掘技术数据挖掘（DataMining，简称DM）是从大量数据中挖掘出有价值信息的过程。在人力资源决策支持系统中，数据挖掘技术可以辅助决策者发觉潜在的人才规律、优化人力资源配置等。常见的数据挖掘技术包括：（1）分类：根据已知数据特征，将数据划分为不同类别。（2）回归：分析变量之间依赖关