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某科技集团公司随着企业的发展,产业链的扩张,面对全球化的布局,提出了“两地研发,三区设计制造,全球组装交货”的全球化布局策略,使企业从20世纪末开始,进入了高速发展的轨道。随着集团公司加快全球化的布局,目前公司在中国大陆、台湾、日本、东南亚及美洲、欧洲等地拥有上百家子公司和派驻机构,全球雇员达到100万之巨。这就给公司的人力资源管理部门带来了巨大的挑战:一方面,各地文化差异较大,薪资结构不一,如何保持公司人员高稳定性,降低人才流失带来公司运营管理成本的上升是一项巨大的挑战;另一方面,随着公司的发展和员工队伍的壮大,需要公司人力资源管理部门对现行的管理方法,及服务意识进行改进。而改进管理方法及提高服务意识,需要很多的资讯进行决策。面对挑战,人力资源管理部门希望借助现代科学技术,开发资讯管理系统,对员工的稳定性进行分析,提供相关的资讯给人力资源管理部门做为相关决策参考,从而保持员工稳定,减少人才流失率,降低人力运营成本。 本文结合该科技集团公司实际运作情况,借助公司历史及现有的人事资料,采用数据挖掘技术进行数据搜集整理,运用决策树算法对员工的稳定性进行分析,提供相关的资讯作为人力资源管理部门及公司经营管理者进行决策分析的依据。 我们首先分析该科技集团公司人力资源管理现状,在研究了目前的数据分类算法的基础上,再深入的研究分析了决策树分类算法。通过将决策树分类算法运用到员工稳定性分析上,发现了此算法的一些缺陷。针对这些缺陷,对决策树算法进行了修正和改进,并通过实验验证了修正和改进之后的算法,达到了研究想要的成果。 本文深入研究了决策树算法。通过运用决策树算法分析员工稳定性的工作中,总结出决策树分类算法在员工稳定性分析上的缺陷。针对现有决策树算法进行改进,并将改进的算法运用到本课题上。通过实验验证,改进后的决策树算法比传统的决策树算法有较大性能提高。