决策树数据挖掘技术在公共事业管理绩效评价中的应用研究

探讨数据挖掘技术在绩效考核中的应用及其作用作者：莫兵来源：《人力资源管理》2015年第06期摘要：本文主要通过数据预处理、评价指标体系、人力资源管理对数据挖掘技术和绩效考核进行了概述，并介绍了决策树分类算法C4.5算法在绩效考核中的应用，最后研究了数据挖掘技术在绩效考核中的主要作用。

关键词：数据挖掘技术 ;人力资源管理 ;绩效考核 ;道路养护人员在信息网络发展迅速的社会中，人力资源的收集和管理更为依赖于网络数据，很多企业通过网络信息、数据挖掘技术等来收集、积累、统计人才市场上的优秀人才，从真正意义上来说，多数企业的人力资源绩效考核系统并没有考虑到员工绩效的因素。

数据挖掘中的决策树分类算法为管理人员的人力资源管理决策提供有效的信息，挖掘出员工绩效考核背后有价值的信息，还可以对员工绩效的不当之处进行改进。

现以基于轨迹数据挖掘的道路养护人员绩效考核模型为例，探讨数据挖掘技术在员工绩效考核中的应用和作用。

一、数据挖掘技术与人力资源管理数据挖掘是指在海量数据中主动发现有效信息的过程，它是一门受到数据库系统、视化和信息科学、机器学习、统计学等多个学科影响的交叉学科。

数据挖掘技术即数据库中的知识发现过程的一个基本步骤，这个步骤把人们对数据的应用从低层次的简单查询提升到从数据库中提取对决策有价值的信息。

这个有价值信息的提取主要由数据准备、数据挖掘、结果表达和解释三个阶段组成，决策树、遗传算法、关联规则、聚类分析、神经网络是数据挖掘常用的几种算法。

为了充分研究数据挖掘技术在人力资源管理中的应用，现以基于轨迹数据挖掘的道路巡检养护人员绩效考核模型为例，此模型旨在通过道路巡检养护人员巡检的轨迹数据，对员工的绩效考核建立一个客观公正的模型。

此轨迹数据挖掘方法首先采用消减数据、分割轨迹、过滤数据的方法对数据进行预处理，然后使用多元统计分析方法从数据库中挖掘信息，最后使用模糊综合评价方法对挖掘的信息进行考核评分。

1.数据预处理现在选取某公路局2012年员工绩效考核的数据进行研究分析，并提取年资、专业能力、交际沟通能力、外文应用能力、解决问题能力等与绩效相关性很大的特征属性，并把员工的“绩效等级”作为类别标识属性。

绩效评估在公共事业管理中的应用研究导言：绩效评估作为一种重要的管理工具，已被广泛应用于公共事业领域，旨在通过量化和评估绩效指标，促进公共事业的提高和改进管理绩效。

本文将对绩效评估在公共事业管理中的应用进行研究，深入探讨其意义、方法和挑战，以期为公共事业管理者提供实用的经验和建议。

一、绩效评估的意义1. 促进公共事业的提高：绩效评估能够帮助公共事业机构和管理者识别和改进业务流程，优化资源配置，提高服务质量和效能。

通过评估绩效，公共事业能够找到问题所在，并采取相应的措施加以改进。

2. 促进组织学习和创新：绩效评估可以为公共事业机构提供相关数据和反馈信息，帮助机构进行学习和创新。

通过分析绩效指标，管理者可以了解组织的优势和不足，并以此为基础，推动组织的学习和发展。

3. 提升管理绩效：绩效评估可以为公共事业机构提供监督和评估机制，促使管理者更加关注绩效和结果导向。

通过绩效评估，管理者能够制定更具针对性的管理策略，并对绩效不佳的部门进行改进和调整。

二、绩效评估的方法1. 设定明确的绩效指标：在进行绩效评估之前，需要明确所评估的公共事业目标，并设计与之相关的绩效指标。

绩效指标应具有可量化特征，能够反映公共事业的绩效水平。

2. 收集和分析数据：绩效评估需要收集相应的数据来衡量和评估绩效指标。

收集数据的方式可以是定性或定量的，需要确保数据的准确性和可靠性。

然后，对数据进行分析，找出问题和改进的方向。

3. 进行比较和对照：将公共事业机构的绩效指标与其他同类机构或行业标准进行比较，可以帮助评估绩效的优劣和差距。

同时，将当前绩效与过去的绩效进行对照，可以了解改进的程度和进展。

4. 提供反馈和建议：根据绩效评估的结果，向公共事业机构提供相关的反馈和建议。

反馈应针对问题所在，并给出具体的改进措施和建议，帮助机构优化绩效和提高管理水平。

三、绩效评估面临的挑战1. 指标选择和设计的难度：绩效评估中最大的挑战之一是选择合适的指标来反映公共事业的绩效。

数据挖掘技术在社会公共信用分析中的应用探究一、引言社会公共信用分析是一个正在逐渐从政府行政领域向各行业和行业管理者传播的概念，其核心是信用管理和信用评价。

随着互联网和大数据技术的不断发展，社会公共信用分析逐渐加入了数据挖掘技术。

本文将探讨数据挖掘技术在社会公共信用分析中的应用。

二、数据挖掘技术的基础和应用1. 数据挖掘技术的基础数据挖掘技术是通过从数据中提取未知、隐含的信息和知识来发现新规律和新模式的方法。

它主要包括预处理、数据表示、数据转换、数据挖掘算法、模式评价和模式表达等六个方面。

2. 数据挖掘技术的应用数据挖掘技术在企业管理、市场调查、客户管理、预测和决策支持等方面都具有广泛的应用。

特别是在经济和社会领域，由于数据量巨大，传统的数据处理方法已经不能满足实际需求，数据挖掘技术成为了理论研究和实际应用的热点。

三、社会公共信用分析的基本概念与实践1. 社会公共信用分析的基本概念社会公共信用分析是指集体、公共及商业等领域中，人们相互之间的行为和准则，已经成为了市民日常生活中最基本的行为指南。

社会公共信用分析是社会生活中最基本的依赖，也是社会保持稳定和发展的基础。

2. 社会公共信用分析的实践社会公共信用分析的实践涉及政府、企业、个体之间的信用互动，政府信用信息公开和信用基础设施建设、企业信用记录管理和信用评价、个体信用记录管理和信用交易等方面的实践。

四、数据挖掘技术在社会公共信用分析中的应用1. 数据挖掘技术在政府公信力评价中的应用政府公信力评价对于实现政府治理效能和优化政府服务具有重大意义。

数据挖掘技术可以结合政府公信力评价的实践，通过提取各类数据，识别评价体系和评价标准，以更全面的数据来评价政府公信力。

2. 数据挖掘技术在企业信用评价中的应用企业信用评价是企业与消费者、上下游企业、政府等方面进行交流、合作和竞争中的基础性指南。

数据挖掘技术可将企业数据进行对比和分析，自动总结出企业的信用记录和历史信息，对企业进行信用评价，并提供参考建议。

数据挖掘在政府部门决策管理系统中的数据与应用随着互联网的发展和政府信息化的推进，电子政务已经成为我国信息化进程的重点，同时政府的信息共享也越来越复杂，但是，在科研领域，伴随着数据挖掘技术、OLAP技术及数据仓库技术的不断提升和完善，可以更加有效的支持实现决策支持体统，使决策管理系统的发展跨入一个新的领域。

目前公认的方案是以数据仓库（Data Warehouse）技术为基础，以数据挖掘（Data Mining）和联机分析处理（OLAP）工具为手段来有效实施对政府经济决策系统的支持。

其中，联机分析处理和数据挖掘的原动力是数据仓库，而对数据的分析和理解则是数据挖掘的强项，数据挖掘可以从枯燥的数据中提炼我们最需要的知识，它是未来海量信息提取技术的重要组成部分。

我国城市区域较大、人员密集，地籍信息复杂，将数据挖掘技术引入数据分析处理，可以最大限度发挥数据挖掘技术的优势，便于我们发现其中隐藏的规律，从而对我国城市建设提供指导性资料。

针对我国一些地区出现的政务信息量大，各种性质数据混乱，严重冗余，本文以广东某市的区域住房情况进行一个预测树分析，通过联机处理工具和数据挖掘工具对政务信息提出一些有用的信息。

本文逐步实现国土资源局决策管理系统数据挖掘工作，在前期需要了解客户的需求，然后进行数据分析，进而设计系统结构。

本人认为只有分析数据才能掌握数据挖掘需求，这对于系统的实现非常重要，所以需要准确地分析出国土资源局产生的各种数据的特点。

本文利用简单的方法进行初步的分析，得出结论，然后结合其它图型和数据进一步详细深层次挖掘，找出更隐藏的规律。

根据得到的规律为政府政策制定和整体规划一个良好的模板，减轻政务工作人员处理数据的压力，指高准确性。

此方法应用于多个部门，为人民的生活生产提供一个前瞻性指导。

利用人工智能和各种算法对复杂的政务信息做到快捷明朗，但毕竟，社会的不断进步的，数据挖掘需要有正确的模型和丰富的数据做基础，才能发挥其更大的能力。

基于决策树的数据挖掘算法研究及应用随着数据采集和存储技术的不断发展，越来越多的数据被积累和储存。

如何从大量的数据中提取有用的信息，是一个重要的问题。

数据挖掘技术就是解决这一问题的有力工具之一。

在数据挖掘领域，决策树是一种重要的算法。

一、决策树算法及其原理决策树是一种树形结构，可以将数据集按照特征进行划分，最终得到一棵树。

在分类问题中，决策树的叶节点代表不同的分类结果，而内部节点则代表特征。

根据不同的原则，可以得到不同的决策树算法。

以ID3算法为例，其核心思想是在构造决策树时，在每个节点上选择最优的特征进行划分。

具体原理如下：1.计算每个特征的信息熵信息熵是衡量随机变量不确定度的指标，计算公式为：H(X) = -Σ P(xi) * log2 P(xi)其中xi表示随机变量X的不同取值，P(xi)表示xi的概率。

计算特征A的信息熵时，可以按照以下步骤进行：1）对于特征A的每个取值ai，计算数据集D中该取值出现的概率P(ai)；2）根据当前特征A的取值ai将数据集D分为若干个子集Di，每个子集Di包含特征A取值为ai的数据样本；3）计算每个子集Di的信息熵，记为H(Di)；4）根据子集Di的大小，计算特征A的信息熵：H(A) = -Σ P(ai) * H(Di)2.计算每个特征的信息增益信息增益是指使用特征A对数据集D进行划分所获得的纯度提升。

信息增益越大，说明特征A对分类结果的影响越大。

计算特征A的信息增益的公式为：Gain(A) = H(D) - H(A)其中H(D)为数据集D的信息熵。

3.构造决策树根据信息增益排序选择最优特征A，以该特征为节点划分数据集。

对于特征A的每个取值ai，生成一个子节点，并以该子集Di 为数据集，递归构建决策树。

二、决策树算法的应用决策树算法在数据挖掘领域广泛应用。

以下是几种常见的应用场景。

1.客户分类在销售和营销领域，决策树可以用于客户分类。

以银行为例，客户可以根据年龄、收入、教育程度等特征进行分类，然后针对不同客户群体推出相应的金融产品。

决策树分析在管理科学中的应用研究随着信息技术的飞速发展，决策树分析作为一种常用的数据分析方法，在管理科学领域得到了广泛的应用。

通过决策树分析，管理者可以利用现有数据，制定科学合理的决策，提高组织的运营效率和决策质量。

一、决策树分析的基本原理和方法决策树分析是一种以树状图的形式展现的决策模型。

其基本原理是通过对不同变量的分类和分析，以预测结果为目标，构建出一棵能够反映数据规律的决策树。

决策树的节点表示变量的分类结果，分支表示变量的取值，叶子节点表示最终的决策结果。

决策树分析的主要方法包括三个步骤：数据预处理、决策树构建和决策树剪枝。

在数据预处理阶段，需要对原始数据进行清洗和筛选，去除异常值和噪声数据。

在决策树构建阶段，根据数据特征和目标变量，采用不同的算法构建决策树模型。

在决策树剪枝阶段，通过对决策树模型进行优化和简化，提高模型的泛化能力和解释性。

二、决策树分析在市场营销中的应用在市场营销领域，决策树分析可以帮助企业理解客户行为和需求，制定个性化的营销策略。

例如，通过对客户数据的分析，可以构建一个决策树模型，预测客户是否会购买某个产品。

这样一来，企业可以根据客户的特征和偏好，制定有针对性的促销活动，提高销售额和客户满意度。

三、决策树分析在人力资源管理中的应用在人力资源管理中，决策树分析可以帮助企业进行员工离职原因的分析和预测。

通过对员工的个人信息、工作经历和绩效数据进行分析，可以构建一个决策树模型，预测员工是否有离职的倾向以及离职的主要原因。

这样一来，企业可以及时采取相应的措施，提高员工的满意度和忠诚度，降低员工的离职率。

四、决策树分析在风险管理中的应用在风险管理领域，决策树分析可以帮助企业识别和评估潜在的风险，并制定相应的风险控制策略。

例如，通过对项目数据的分析，可以构建一个决策树模型，判断项目是否存在延期风险和超预算风险。

这样一来，企业可以采取相应的措施，及时调整项目计划和资源分配，降低风险对项目的影响。

决策树方法在数据挖掘中的应用决策树是一种常用的数据挖掘方法，在许多领域中都有广泛的应用。

本文将介绍决策树方法在数据挖掘中的应用，并且从几个具体的实例来看，决策树是如何帮助我们找到潜在规律和做出决策的。

首先，决策树方法在分类问题中有广泛的应用。

分类问题是指将数据分为不同的类别或组别的问题。

例如，我们可以使用决策树方法来预测一个客户是否会购买一些产品，或者根据患者的症状预测其是否患有其中一种疾病。

决策树方法可以根据特征属性来构建一棵树，然后根据特征的取值来划分数据。

通过不断的划分和比较，我们可以通过决策树来确定数据属于哪个类别。

其次，决策树方法在预测问题中也有广泛的应用。

预测问题是指根据已知的数据，来预测未知数据的属性或值的问题。

例如，我们可以使用决策树方法来预测一些城市天的气温、交通拥堵情况或者股票的涨跌情况。

决策树方法可以通过构建一棵树来预测未知数据的属性或值。

通过不断的划分和比较，我们可以通过决策树来得出预测结果。

再次，决策树方法在关联规则挖掘中也有广泛的应用。

关联规则挖掘是指找出数据中属性之间的关联关系的问题。

例如，我们可以使用决策树方法来找出购买一些产品的客户的特征，进而发现潜在的关联规则。

决策树方法可以通过不断地对数据进行划分和比较来找出属性之间的关联关系。

通过决策树，我们可以得到一组关联规则，从而帮助我们更好地了解数据。

最后，决策树方法在异常检测中也有广泛的应用。

异常检测是指找出数据中与其他数据有显著不同的数据记录的问题。

例如，我们可以使用决策树方法来检测银行交易中的异常交易记录，或者检测网络流量中的异常访问行为。

决策树方法可以通过构建一棵树来检测数据中的异常记录。

通过不断地划分和比较，我们可以找出与其他数据记录有明显不同的数据，从而实现异常检测的目的。

综上所述，决策树方法在数据挖掘中有广泛的应用，包括分类问题、预测问题、关联规则挖掘和异常检测。

通过构建一棵树，决策树方法可以帮助我们找到潜在的规律和做出决策。

数据挖掘在政府决策中的应用与效果评估随着信息技术的快速发展，大数据和数据挖掘逐渐成为政府决策的重要工具。

政府部门利用数据挖掘技术，能够从庞大的数据中获取有价值的信息，为政府决策提供了科学的依据。

本文将着重探讨数据挖掘在政府决策中的应用，并对其效果进行评估。

一、数据挖掘在政府决策中的应用1. 政策制定支持政府制定政策需要充分了解公众需求、问题症结和趋势变化。

数据挖掘可以帮助政府从大数据中发现潜在问题，并预测未来可能发生的情况。

政府可以通过对数据进行聚类、分类、关联等分析，提取出关键信息，为政策制定提供决策依据。

2. 社会风险预警与管理政府需要及时了解并应对社会风险，以维护社会稳定和安全。

数据挖掘可以分析社交媒体、新闻报道等海量数据，发现舆情风险、犯罪趋势等，并给出预警。

政府可以根据这些预警信息采取相应的应对措施，提前化解潜在风险，保障社会的稳定运行。

3. 公共资源优化配置政府需要根据公众需求和资源状况，合理配置公共资源。

数据挖掘可以通过分析公众需求、资源利用情况等数据，为政府提供资源配置方案。

比如，通过分析市民出行数据，政府可以合理规划公共交通线路，优化交通网络，提高出行效率。

二、数据挖掘在政府决策中的效果评估1. 提高政策制定的科学性和针对性数据挖掘能够准确提取政策制定所需的信息和分析结果，降低了政策制定的盲目性。

通过数据挖掘，政府可以深入了解公众需求、社会问题等，确保政策具有针对性和实施可行性。

科学的政策制定能够推动社会进步，有效解决社会问题。

2. 提升社会风险管理能力数据挖掘可以帮助政府发现社会风险，并提前做出预警。

及时、有效的社会风险应对可以化解潜在危机，保障社会的稳定运行。

通过数据挖掘，政府可以快速发现风险因素，制定相应的预防和处理措施，提高社会风险管理的能力。

3. 优化公共资源配置效果数据挖掘可以深入分析公共资源的使用情况和公众需求，为政府提供科学的资源配置方案。

合理配置公共资源能够提高资源利用效率，满足公众的需求。

决策树算法的研究与应用一、本文概述随着大数据时代的到来，如何从海量的数据中提取出有价值的信息并做出准确的决策，成为了当前研究的重要课题。

决策树算法作为一种重要的数据挖掘和机器学习技术，具有直观易懂、分类效果好、适用范围广等优点，被广泛应用于金融、医疗、教育、工业等多个领域。

本文旨在对决策树算法进行深入研究，探讨其基本原理、分类方法、优化策略以及在实际应用中的案例分析。

通过本文的论述，希望能够为读者提供一个全面、系统的决策树算法知识框架，为推动决策树算法在实际应用中的发展提供参考和借鉴。

二、决策树算法的基本原理决策树算法是一种基于树形结构的监督学习算法，主要用于分类和回归任务。

其基本原理是通过递归地将数据集划分为若干个子集，以生成一个树状结构，每个内部节点表示一个属性上的判断条件，每个分支代表一个可能的属性值，每个叶节点代表一个类别（对于分类任务）或一个具体数值（对于回归任务）。

在决策树生成过程中，通常会选择一个最优划分属性作为当前节点的划分标准，以便根据该属性将数据集划分为尽可能纯净的子集。

划分属性的选择标准有多种，如信息增益、增益率和基尼指数等。

其中，信息增益是基于熵的概念来度量数据集的不确定性，增益率则是对信息增益的一种改进，旨在解决信息增益偏向于选择取值较多的属性的问题；而基尼指数则是基于基尼不纯度来度量数据集的不确定性。

决策树算法具有直观易懂、易于实现和可解释性强的优点，因此在许多领域得到了广泛应用。

然而，它也存在一些局限性，如容易过拟合、对噪声数据和缺失数据敏感等问题。

为了解决这些问题，研究者们提出了多种改进策略，如剪枝、集成学习和随机森林等。

剪枝是一种通过去除决策树中的部分节点或子树来防止过拟合的策略，包括预剪枝和后剪枝两种方式。

预剪枝是在决策树生成过程中提前停止树的生长，而后剪枝则是在决策树生成完成后对其进行简化。

剪枝策略可以有效地减少决策树的复杂度，从而提高其泛化能力。

集成学习则是一种通过结合多个单一模型的预测结果来构建一个更加强大的模型的方法。