2.2.2组织建设相应的模型加以分析判断

　　这一环节的开展就是借助模型的组织与建设来实现数据的分析与判断，从而为高校决策提供相应依据。树状模型能够在大量的数据资源中完成对分枝的选定，并确定最科学合理的决策位置。在实际的工作应用过程中，可把人员离职具体原因设定为树状模型的目标属性，把别的属性设置成单独存在的变量，然后把所有的人员离职记录加以分类，并以此为前提实现选择树的组织建设。如此一来就能够针对大量的数据信息加以统一分析，明确的了解到导致人员离职的主要因素，并针对性的采取措施予以应对。

　　2.3 有效提升校园招聘活动的效率

　　在高校发展的过程中，经常会开展一些校园招聘活动，在这里数据挖掘技术的应用也具有重要影响意义，对于提升招聘活动的效率体现出关键性的推动作用。由于高校的人才信息管理系统在多年的实践中，积累了大量的有效数据，对这些数据进行数据挖掘加以分析，能够不断找出其中包含的规则，在加以人工分析之后，对高校招聘人才具有非常重要的参考作用。在通过一系列的分析工作后，能够更加清晰的认识到招聘的一些规律，比如说哪种类别的用人单位最需要何种类型的人才，采取哪种招聘途径能够取得更为显著的效果等。如此一来能够帮助高校更高的了解人才发展规律，并在此基础上遵循人才发展趋势，规划设定有效的人才引进策略，有效提升招聘活动的效率。

　　3 数据挖掘技术在高校人力资源管理中的应用前景展望

　　从现有的情况来看，数据挖掘技术在高校人力资源管理中的应用依然较为浅显，虽然获得了较为显著的效果，却依然存在很多的不足需要进一步的深入研究与完善，下面我们将针对这一技术的应用前景做出展望与分析。

　　3.1 针对海量数据和时空关联数据的技术

　　在长时间的应用中，高校人力资源信息管理系统会储存越来越多的数据资源，这对数据资源的管理与查询工作带来了一定困难，所以说之前的数据库管理技术已经不能满足需要，必须使用更高强度和容量的数据仓库技术来对数据进行管理，为数据挖掘提供强有力的基础性支持。不仅如此，现在在数据资源中所展示出的时间关联性愈发明显，也就是说数据资源并不是一成不变的，而是会在时间的推动下发生相应的改变，所以说时空数据挖掘技术已经成为未来数据挖掘技术在高校人力资源管理中应用的重要方向。

　　3.2 优化用户交互界面的技术

　　目前已有的数据挖掘工具对挖掘结果的表示不够直观，只是用一些简单的坐标图画或数字来进行表示，怎样借助图形化界面去实现提升数据挖掘结果的实际运用水平，正逐渐的发展成摆在数据挖掘技术教育面前十分关键的问题。不仅如此，在数据挖掘技术教学的过程中，假如可以注重用户和机器彼此间的互动与交流，使得用户可以参与数据挖掘的过程，就可以大大提高数据挖掘的效率和可控性。

　　3.3 充分发挥互联网技术优势

　　当前网络技术水平的提升，让互联网技术覆盖到我们生活与工作的各个领域，为我们工作开展创造极大的方便。怎样充分发挥网络资源优势实现高校人力资源管理效率的有效提升，将是未来数据挖掘技术的重要发展方向。对于高职院校而言，其中所储存的数据资源很多时候都不够充分，而互联网技术恰好能够弥补这一不足，将数据资源进一步的扩充，能够体现出更加真实的高校人力资源管理规律特征，为高校发展提供更多的决策性依据。

　　4 结束语

　　总的来说，当前我国高校校园网络正逐渐的趋于完善，数字化资源已经慢慢的变成高校数据资源的关键组成部分，尤其是人力资源管理的数字化资源，是高校人力组织规划及办学决策的重要依据，对于学校的发展具有重要意义。数据挖掘的应用，能够实现对数据的有效筛选、掌握可靠的教职人员的发展情况及未来方向，是学校未来工作开展过程中不可或缺的一项技术支撑。

　　参考文献：

　　[1] 张宜生，刘凡，梁书云.人力资源数据挖掘技术及其应用[J].计算机工程与应用，2002（6）：187-189.

　　[2] 黄彦.基于高校人力资源的数据挖掘技术研究[D].天津大学，2004.

　　[3] 陈小颖.人力资源管理系统中数据挖掘技术的应用[D].武汉理工大学，2006.

　　[4] 杜巍.基于数据挖掘技术的人力资源信息系统的需求分析[D].山东大学，2006.

　　[5] 郭庆.数据挖掘技术在人力资源统计信息系统中的应用研究[D].暨南大学，2007.

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