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人力资源具有有限、珍贵、不可替代、无法模仿的特点，是构成一个组织竞争优势的基础。通过雇佣和培训有才能的员工，提高他们对公司的贡献，人力资源管理可以为公司创造持续的竞争优势。
新经济的时代背景下，知识化、信息化、全球化等各种力量正在影响着人力资源的实际内涵，要求人力资源管理者站在组织发展战略的高度，分析、诊断人力资源状况，为决策的制定提供有价值的信息，人力资源管理因此呈现出了战略化的特点。然而，很多企业不知道该怎么制定人力资源战略，也缺乏适当的工具来获取能够支持决策制定的必要信息。
随着校园信息化的推进，高校一般都建立了人力资源信息系统，积累了大量的员工数据和业务数据。但是，很多高校只利用这些数据完成一些必须的行政性任务，如薪资计算，人事记录等，对包含在数据背后的巨大的潜在价值却没有利用。如果在制定决策的过程中使用人力资源数据，提取出关于员工行为和潜力的有用信息，把这些数据转化为支持决策制定的有用信息，会有利于组织的战略的实现。
数据挖掘技术可以从大量的数据中提取隐含在其中的、事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识，解决了在信息技术发展中存在拥有大量数据但缺乏有用信息的问题，并且通过把业务数据转换为决策信息，来实现对决策制定的支持。
目前国内外有很多对于数据挖掘技术在人力资源管理中应用的研究，包括：利用关联规则分析，挖掘出雇员各个属性之间的关系，指导人才引进；利用决策树分析教师离职的原因；使用聚类方法反应人才的构成等。各种研究的存在一方面说明了在人力资源中应用数据挖掘技术的重要意义，另一方面也反映了对人力资源数据的挖掘没有整体的解决策略。
本文首先分析了人力资源管理的意义及其新特征，得出了需要对人力资源数据进行数据挖掘的结论，并对国内外对人力资源数据挖掘的研究现状进行了总结和对比。文章接着讨论了人力资源管理的定义和工作内容，分析了人力资源管理职能三个层次的投入与产出之间的矛盾，为进行人力资源数据挖掘提供了应用方面的背景知识。除了应用知识之外，本文还通过对数据挖掘技术的特点和适用范围，以及数据挖掘项目实施过程的探讨，为进行人力资源数据挖掘提供技术方面的参考。由于本文的目的是为了建立人力资源数据挖掘的整体解决方案，所以本文提出了数据挖掘技术在人员结构分析、员工素质评估、薪资与福利管理、人力资源调控、人力资源培训与开发、绩效管理、人力资源规划以及人力资源招聘和甑选中的一个综合的解决方案。并且，本文以其中的人员结构分析模型为例，通过对上海某高校人力资源数据采用分类方法进行人员结构分析。最后，本文提出了一些在人力资源数据挖掘中存在的问题，如数据质量问题、数据挖掘技术的局限性问题、以及使用人力资源数据应注意相关的法律条款和隐私保护政策等。