——基于数据挖掘与智能分析的双重路径

周娜

（费县自然资源和规划局，山东 费县 273400）

摘要：在数字经济纵深发展背景下，本文聚焦大数据驱动的人力资源管理决策优化问题，针对传统管理模式中存在的痛点，提出构建数据挖掘与智能分析融合的双重路径模型，通过整合多源异构数据，建立三层分析框架，破解基层人力资源管理中数据沉睡与技术壁垒难题。对此，本文提出"业务+技术"复合协作模式，开发轻量化分析工具包，形成覆盖数据治理、技术赋能与伦理保障的闭环决策体系。成果为组织数字化转型提供可操作路径，推动人力资源管理从经验判断向循证决策的范式转变，有效提升人才管理效能与组织战略价值。

关键词：大数据；人力资源管理；数据挖掘；智能分析；决策优化  

一、问题的提出  

1.研究背景  

（1）数字化时代人力资源管理的转型需求

在数字经济上升为国家战略的背景下，国务院《"十四五"数字经济发展规划》明确指出"深化数据要素市场化配置改革"的核心任务，为人力资源管理领域数字化转型提供了政策依据。^[1]随着云计算、物联网等技术在组织管理中的深度渗透，人力资源管理正经历从经验主导到数据驱动的范式革新。这种转型不仅体现在技术应用层面，更代表着管理思维的革命性转变——基于数据画像的决策模式正取代传统的直觉判断，使人才选育用留各环节形成可量化、可追溯的闭环系统。^[2]

（2）传统人力资源管理的现实困境

现行管理模式普遍面临数据治理的结构性矛盾。中国人事科学研究院2022年专项调查表明，约65%的组织存在人事数据分散在8个以上独立系统的情况，形成典型的数据烟囱现象。这种碎片化状态导致人才画像模糊、决策响应滞后等问题，与动态市场环境形成显著冲突。特别在员工行为预测方面，传统方法对离职倾向、绩效波动等关键指标的预测准确率不足40%。信息处理能力的局限还导致决策周期平均延长30%，错失人才配置的最佳窗口期。^[3]这种系统性缺陷在当今时代愈发凸显，倒逼管理决策机制向智能化、前瞻性方向演进。

2.研究意义  

（1）理论意义  

本文立足基层人力资源管理决策的真实场景，针对当前数据应用"重收集、轻分析"的普遍现象，系统梳理数据驱动决策底层逻辑。通过构建"数据清洗—特征提取—模型适配"的三层分析框架，明确非技术岗位人员在数据挖掘中的操作边界，为基层人力资源管理数字化转型提供了可落地的理论路径。例如，针对中小企业普遍存在的Excel数据管理困境，研究提出的轻量化分析模型，可有效解决基层工作者因技术门槛导致的"数据沉睡"问题，这一创新填补了数据驱动决策理论与实操衔接的研究空白。  

（2）实践意义  

本文成果可服务于人力资源管理日常工作中的三大痛点：一是利用智能分析简化离职率预测，二是优化招聘决策，借助公开的岗位胜任力数据库，提高简历筛选效率，降低因经验偏差导致的误判风险；三是改善培训资源配置，参照国家职业资格培训包标准，通过分析员工技能图谱与岗位需求的匹配缺口，提升培训预算使用效率。这些具体场景的解决方案，为普通从业者提供了"能用、好用、敢用"的数据决策工具包，切实推动从"拍脑袋"到"看数据"的决策模式转型。   

二、相关概念梳理  

1.数据挖掘与智能分析的理论基础  

（1）数据挖掘技术  

数据挖掘技术，通过系统梳理企业日常运营产生的各类信息，帮助管理者发现隐藏规律并制定针对性策略：分析员工日常行为与工作成果之间的对应关系，以客观衡量人员投入与实际产出的关联特性；借助计算机模型对历史评价数据进行分层处理，以辅助筛选出符合岗位发展需求的核心人才；通过识别员工能力特征的共性差异，为不同群体制定适配的培养方案；实时追踪工作状态的关键变化，还能及时察觉可能引发人员流失的预警信号，便于采取预防性管理措施。该技术在人才选拔、梯队建设等环节形成有效支持。^[4]

（2）智能分析技术  

智能分析通过模拟人类思维处理复杂信息，在人力资源管理决策中展现独特价值。机器学习让计算机自动识别招聘需求的变化趋势，辅助制定人才引进计划；自然语言处理可解析员工访谈记录中的核心诉求，捕捉群体情绪波动；知识图谱技术整合行业政策与人才市场信息，构建决策知识库。^[5]三者的结合应用，使得决策过程既能把握宏观趋势又可关注微观特征，有效提升管理措施的适应性与精准度。当前主流研究证实，这种技术融合正在重塑人力资源管理决策的逻辑框架。

2.数据挖掘与人力资源管理决策的结合点  

（1）数据来源的决策支撑作用

人力资源管理决策的有效性建立在多维度数据整合基础之上。员工绩效数据记录工作成果与发展轨迹，薪酬数据反映价值分配与激励效果，培训数据刻画能力成长曲线，离职数据则隐含组织管理的关键痛点。^[6]这些结构化与非结构化数据共同构成决策信息池，为决策者提供全景视角：考勤记录与项目完成度的交叉分析可评估团队协作效率；360度评价文本通过自然语言处理可提取领导力潜质特征；员工论坛互动数据则映射组织文化健康度。  

（2）应用场景的决策赋能价值  

数据挖掘技术在人力资源管理关键环节展现出显著实践价值。通过整合员工日常工作数据建立动态档案，可系统评估其发展潜力并规划职业路径；分析历年离职人员特征构建预警机制，使企业能够提前识别高风险群体并实施留任策略；将人员技能数据与岗位要求进行智能比对，显著提高招聘选拔的精准度；依据员工能力测评结果定位培训需求，确保资源投入聚焦核心短板。

三、现实机遇与挑战分析  

1.人力资源管理决策融合大数据的应用样态  

（1）人才画像建模：基于多维数据的员工画像  

通过整合员工教育背景、技能证书、项目经历及行为特征等数据，构建动态更新的三维人才模型，已成为优化人才配置的关键工具。杭州市人社局2023年推出的"人才码"系统即为典型实践，该系统归集专业技术人才继续教育学时、职业资格认证、科研成果等12类数据，自动生成可视化能力图谱。^[7]决策者可据此识别高潜人才特征规律，如在某重点产业人才库建设中，通过分析工程师群体的专利产出与培训参与度的关联性，成功将技术骨干识别周期缩短60%。这种数据驱动的画像技术，使人才选拔从主观经验判断转向客观特征匹配，极大提升决策精准度。  

（2）离职风险预测：基于历史数据的流失预警  

大数据技术为人才保留决策提供前瞻性视角。深圳市人社局建设的智慧人事系统，通过分析近五年45万条离职人员数据，构建包含职业发展通道、薪酬增长率、工作负荷等8个维度的预警模型。^[8]该系统在实际应用中成功识别出教师群体中工作年限3-5年、承担行政兼职人员的离职概率较基准值高38%，促使相关部门及时调整岗位轮换机制。

（3）培训需求挖掘：基于员工能力缺口的个性化培训方案  

智能算法驱动的需求分析正在重塑培训决策逻辑。人力资源和社会保障部"技能提升行动"数字化平台，通过比对岗位标准与员工技能测评数据，自动生成个性化学习路径。这种数据驱动的决策模式突破传统"大水漫灌"式培训局限，实现资源精准投放。  

2.人力资源管理决策融合大数据中存在的普遍挑战  

（1）数据质量：多源异构数据的整合与清洗难题  

人力资源管理决策依赖的数据往往分散在招聘、考核、培训等多个独立系统，形成"数据蜂窝"现象。北京市人才大数据平台建设初期便遭遇典型挑战：12个部门的人事数据存在字段命名差异、时间粒度不一等问题，例如同一员工的技能认证在培训系统标注为"完成"，在档案系统却显示"待审核"。^[9]这种数据混乱直接导致2022年某次人才政策效果评估出现28%的结论偏差。数据质量问题不仅影响决策精度，更可能催生"数据富营养化"现象——海量数据堆积反而加剧决策困惑。  

（2）技术能力：人力资源管理从业者的数字技能断层  

数字化转型对从业者的技术要求已超越传统人事管理范畴。当前行业普遍面临技术应用能力与工具迭代速度的失衡：传统人事管理思维难以适应数据分析需求，业务场景中普遍存在工具闲置与技术误用现象。基础性数字技能的缺失直接制约数据价值的挖掘深度，部分从业者对智能系统的运行逻辑缺乏基本认知，导致技术赋能效果在落地环节层层衰减。更值得关注的是，现有培训体系仍以政策解读为核心，数据分析、算法应用等实践性课程占比不足两成，知识供给与岗位需求形成结构性错位。这种能力断层不仅造成技术资源浪费，更可能引发决策偏差。

（3）伦理风险：隐私保护与数据效用的价值博弈  

海量人员信息的采集应用不断触碰伦理边界。海量个人信息采集虽能提升决策精准度，却与个体隐私权益形成天然张力——既要挖掘数据价值赋能管理，又需严防敏感信息滥用。技术工具的双刃剑效应在此尤为凸显：算法若未充分考量公平性，可能因历史数据的潜在偏见放大决策歧视；数据存储环节的防护疏漏，则易导致信息失控引发信任危机。当前困境在于，行业尚未建立普适的伦理操作框架，多数从业者对数据采集边界、脱敏标准等关键问题缺乏清晰认知，实践中常陷入"用数据怕越界，不用数据怕落后"的两难。

3.人力资源管理决策融合大数据的可行性条件  

（1）数据基础设施的体系化支撑  

当前数据管理能力的提升为决策优化奠定基础。国家推进的"金保工程"二期建设，通过构建统一的人力资源社会保障数据共享平台，已实现就业登记、社保缴纳等23类核心数据的标准化归集。江苏省2023年建成的省级人才云平台，整合高校、科研院所与产业园区数据资源，形成覆盖专业技术人才全职业周期的信息库。^[10]这类基础设施的完善，使得原本分散在招聘网站、绩效考核系统等不同端口的数据得以贯通。  

（2）技术工具的平民化应用趋势  

智能化工具的普及显著降低技术使用门槛。当前技术发展呈现出"去专业化"特征：复杂算法被封装为可视化操作界面，机器学习模型转化为菜单式功能选项，使数据分析从技术专家的专属领域走向业务前台。这种变革的本质在于技术供给与用户需求的精准适配——通过预设分析场景、简化操作流程，普通从业者无需掌握编程技能即可完成基础建模与趋势预测。此外，工具设计的友好性重构了人机协作模式：决策者聚焦问题定义，系统自动匹配分析方法，技术复杂性被隐藏在交互层之下。这种转变不仅释放了基层工作者的数字生产力，更重塑了管理决策的生成逻辑。

四、优化框架构建：数据挖掘与智能分析的双重路径模型  

1.框架设计原则  

（1）系统化：全流程闭环构建  

决策模型的构建需遵循端到端的逻辑链条，形成"数据采集-清洗整合-分析建模-决策输出-效果反馈"的完整闭环。以人才招聘决策为例，从岗位需求发布时的市场数据抓取，到候选人测评信息的结构化处理，再到智能算法匹配生成录用建议，每个环节需建立标准化接口确保数据流畅传导。这种闭环结构打破传统决策中"数据采集与应用脱节"的痼疾，使决策过程形成自我优化的良性循环。  

（2）动态化：敏捷响应机制建设   

建立弹性响应体系可增强组织对复杂环境的应变能力。该机制需以动态监测、趋势预判与方案迭代构成闭环系统。在人才培养体系中，可依据政策变化实时调整课程体系；在架构优化过程中，可联动革新人才评估的指标体系。由此形成行业趋势追踪、管理工具动态调校的双重保障，通过周期性反馈循环推动治理能力升级，确保决策模型与业务场景实现精准耦合。

2.数据挖掘与智能分析的双重路径  

（1）数据挖掘方面  

数据驱动的决策体系需侧重：“可测量的数字信息”，如薪酬数据、考勤统计等数值化内容，检验奖惩机制的实际效果，以体现管理现状；“文字类描述信息”，如员工反馈、沟通内容等文字信息，发现团队协作中的隐性矛盾，以体现组织需求。两者交叉分析，达到现有成效与潜在环节的可量化、可视化。 

（2）智能分析方面  

智能分析采用渐进式策略提升决策质量。先梳理现有管理情况定位核心问题，提供基准线；再基于现有规律，预测人员结构的潜在变化，督促决策者提前规划资源配置；最后设计不同解决方案并预估实施效果，辅助选择最符合组织发展需求的策略。该流程下，有效规避主观判断偏差，使短期改进措施与长期战略目标形成有效衔接。  

3.决策反馈机制  

（1）闭环反馈的系统性构建  

通过完整的闭环反馈确保系统的可循环。决策落实过程中要实施对工作信息的跟踪采集，与预定目标进行实时比对，梳理疏漏之处或需调整的环节，形成反馈信息。再经决策者校准升级后，形成策略制定到效果验证的完整链条。由此达到可靠及时且可循环的检验，确保管理措施的适应性与精准度。

（2）模型验证的实践逻辑  

通过分阶段优化支持模型验证。先通过建立方案测试、效果核查、改进完善的工作流程，使管理工具持续贴近实际需求。^[11]在初始阶段根据既有信息制定预测方案，执行后对照真实情况进行效果验证。当发现预测与实际存在差距时，追溯分析影响因素并及时补充关键数据。再通过定期将模型更新与工作计划调整相结合，确保分析工具既保持科学严谨性，又能快速响应实际情况变化。由此规避决策依据与实际脱节的风险，形成理论方法与现实操作的良性互动。

五、实施对策：基于双重路径的决策优化方案   

1.管理决策理念革新  

首先，将数据思维植入决策基因。决策层需系统学习数据决策方法论，例如通过《数据驱动管理实践指南》掌握“数据-问题-决策”的转化逻辑，在薪酬体系调整时，同步分析历史调薪数据与绩效关联性，替代传统的“对标行业均值”粗放模式。^[12]其次，重构决策议事规则，设立数据验证前置环节——例如讨论招聘计划前，必须呈现人才市场供需热力分析图；评估培训方案时，需附加往期培训投入产出比曲线。最后，建立决策效果追踪机制，对每次重大决策建立“数据沙盘”，记录预设目标与实际成效偏差值，定期生成改进清单。这种革新路径通过“认知更新-流程改造-效果闭环”层层推进，推动决策文化从“我觉得”向“数据表明”实质性转变。  

2.组织架构优化  

（1）设立数据驱动的人力资源管理团队

组织架构调整应包含专业化数据管理职能配置。在人力资源部门设置专职数据分析岗，负责信息整合与模型维护，人员需具备数据分析技能并通过专业资质认证。同步建立跨部门协同机制，由管理层牵头组建数据治理工作组，定期开展数据质量核查，解决信息孤岛与格式冲突等实际问题。此外制定标准化操作规范，明确数据采集、清洗、分析的执行细则，建立从原始数据到管理建议的转化流程。 

（2）构建"业务+技术"复合型协作模式  

首先，实施"技术派驻"制度，让数据分析师定期参与业务部门例会，共同梳理招聘需求分析、培训效果评估等场景的数据痛点。其次，创建联合攻关小组，针对核心决策场景开发定制化工具——如开发"智能编制测算系统"，综合业务增长数据与人均效能指标，动态调整部门人员配置。最后，建立"双语人才"培养机制，通过业务人员学习数据看板解读、技术人员参与业务研讨的双向赋能，消除沟通壁垒。

3.数据治理与制度保障  

（1）数据质量管理制度的落地路径

首先，制定《人力资源管理数据采集规范》，明确招聘、考核等场景的字段定义与采集标准。例如参照《人力资源管理数据元》国家标准，统一"工作绩效"指标需包含任务完成度、创新贡献度等5个维度数据。其次，部署智能数据清洗系统，设置逻辑校验规则。最后，建立数据质量月度"体检"机制，由跨部门小组评估数据完整性与一致性，生成改进清单。  

（2）数据安全与隐私保护的执行框架

首先，建立员工数据分级授权制度，将薪酬、健康等敏感信息设定为“L3级数据，仅限决策层通过生物认证访问。其次，推行"去标识化"分析流程，在培训需求挖掘等场景中，使用数据脱敏技术处理员工ID等直接标识符。最后，构建"事前审批-事中留痕-事后审计"监管链条，例如分析员工行为数据需经伦理委员会审批，操作过程自动生成审计日志，每年度委托第三方进行合规审查。  

4.技术资源整合与工具开发  

（1）智能化分析工具的适配路径  

首先，选择符合业务场景的轻量化分析平台，例如采用开源可视化工具搭建薪酬竞争力分析模块，支持拖拽生成行业分位数对比图。其次，开发"决策沙盒"系统，将机器学习算法封装为"一键式"功能。如输入历史离职数据即可生成风险预警模型，技术人员无需编码即可完成基础预测。最后，建立工具迭代反馈机制，由业务部门定期提交功能优化清单。  

（2）基层赋能工具包的开发策略  

首先，设计模板化分析工具，例如开发"离职率计算器"，预设数据清洗规则与计算公式，基层人员仅需导入考勤记录即可自动生成流失趋势报告。其次，制作场景化应用指南，针对招聘、培训等六大模块，编制《数据分析工具百问手册》，通过案例图示解析常见问题。最后，构建云端知识共享平台，归集优秀分析案例。  

5.数据驱动的人力资源管理实践  

（1）员工流失预测与干预方案  

首先，构建多维度预警指标体系，整合司龄、绩效波动率、培训参与度等15项数据，通过决策树算法生成风险评分卡。其次，建立分级响应机制：低风险群体推送职业发展问卷，中风险安排直线经理面谈，高风险由决策层定制保留方案。最后，将干预结果回流至模型。  

（2）基于数据的岗位匹配与招聘优化  

首先构建岗位需求分析工具，将招聘要求分解为知识结构、技术能力、性格特征等可量化要素，生成标准化招聘模板。接着部署智能简历分析模块，自动抓取求职者项目经验中如团队人数、业绩增长等关键数据，形成可视化能力图谱。最后建立招聘效果回溯系统，通过对比面试评价与入职半年的工作表现，阶段性动态调整人才匹配的信息参数，实现精准招聘。  

六、结语

通过合理应用数据技术，人才管理正在全面提升各环节效率。现阶段既要加快技术落地，更要防范潜在风险，重点保证决策过程公开透明、保障信息安全。后续应深化数据工具与管理实务的深入结合，搭建能快速响应变化的智能决策系统，使数据真正赋能人力资源管理全过程。

参考文献：

[1]闫建阁.大数据时代人力资源管理创新路径探讨[J].中国经贸导刊,2025(4):178-180.

[2]焦元奇.“智”引人力：人工智能驱动下的人力资源管理新模式[J].陕西行政学院学报,2025,39(1):31-36.

[3]中国人事科学研究院.中国企业人事数据治理现状调查报告[R].北京: 中国人事出版社，2022.

[4]葛艳娜.数字化转型驱动人力资源管理体系优化[J].人力资源,2025(3):68-69.

[5]张丽文.刍议大数据时代人力资源管理信息化建设[J].乡镇企业导报,2025(2):228-230.

[6]周滨.人力资源数字化转型的未来发展趋势[J].四川劳动保障,2025(1):30-31.

[7]浙江省人民政府办公厅. (2023). 浙江省数字化改革典型案例集（2023）[Z].浙政办发〔2023〕15号.

[8]江苏省人力资源和社会保障厅. (2022). 江苏省人社领域数据安全管理规范（试行）[Z].苏人社发〔2022〕89号.

[9]山东省人力资源和社会保障厅. (2023). 山东省数字赋能人才服务创新实施方案[Z].鲁人社发〔2023〕5号.

[11]人力资源和社会保障部.制造业数字化转型人才培养白皮书（2023）[M].北京: 中国劳动社会保障出版社，2023.

[12]赵玉磊.数字驱动，焕发人力资源管理新活力[J].人力资源,2025(1):130-131.