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数据挖掘技术在企业人力资源管理中的应用哎呀，这可是个大话题啊！数据挖掘技术在企业人力资源管理中的应用，你说说，这可是关系到企业的生死存亡哦！那我们就来聊聊吧，不过，话说回来，这个话题也挺有趣的，毕竟，谁不喜欢用聪明的方法解决问题呢？我们得明白什么是数据挖掘技术。
简单来说，就是从大量的数据中，通过一定的算法和方法，找出那些有价值的信息。
这就像是在大海里捞针一样，虽然难度很大，但是一旦找到，就能为企业带来很大的价值。
那么，数据挖掘技术在企业人力资源管理中到底能发挥什么作用呢？咱们先来聊聊招聘这个环节。
想象一下，如果一个企业能够通过数据挖掘技术，找到那些最有可能成为优秀员工的人，那岂不是一举两得？既能找到合适的人选，又能节省招聘成本。
这就像是找到了一颗“定心丸”，让企业心里踏实多了。
接下来，我们说说员工培训。
有时候，企业会发现某些员工的进步速度比较慢，这时候，如果能够通过数据挖掘技术，找出这些员工的薄弱环节，针对性地进行培训，那效果肯定会事半功倍。
这就像是给员工开了一盏“明灯”，让他们在工作中少走弯路。
再来看看员工激励。
有些员工工作热情不高，这时候，企业就需要想办法调动他们的积极性。
数据挖掘技术可以帮助企业分析员工的工作习惯、兴趣爱好等信息，从而制定出更符合员工需求的激励措施。
这就像是给员工发了一份“红包”，让他们更有动力去努力工作。
数据挖掘技术在企业人力资源管理中的作用远不止这些。
比如，它可以帮助企业预测员工的流失风险，提前采取措施留住人才；还可以帮助企业优化薪酬体系，提高员工满意度等等。
数据挖掘技术就像是一把“神奇钥匙”，能够帮助企业打开通往成功的大门。
不过，咱们也要注意到，数据挖掘技术并不是万能的。
它只是一种工具，能否发挥出最大的价值，还需要企业运用得当。
而且，企业在运用数据挖掘技术时，也要注意保护员工的隐私权益。
毕竟，人是企业最宝贵的财富，不能因为追求利润而损害员工的利益。
数据挖掘技术在企业人力资源管理中的应用是大势所趋。
大数据分析在人力资源管理中的应用招聘和员工绩效评估随着信息技术的快速发展，大数据分析在各个领域的应用也变得越来越广泛。
其中，人力资源管理是一个关键的领域，而大数据分析的应用则可以为招聘和员工绩效评估提供有力支持。
本文将重点探讨大数据分析在人力资源管理中的应用，具体从招聘和员工绩效评估两个方面进行阐述。
一、招聘中的大数据分析在过去的招聘过程中，通常只依赖面试、简历和背景调查等有限的信息来判断候选人的能力和适应性。
然而，这些信息往往只是冰山一角，无法全面了解候选人的潜力和能力。
而大数据分析的应用则可以通过收集和分析海量的数据，帮助人力资源部门更好地了解候选人。
首先，大数据分析可以帮助提高候选人筛选的效率。
通过建立候选人的数据库，并使用数据挖掘技术进行分析，人力资源部门可以快速地找到与所需职位技能和背景匹配度较高的候选人。
这大大减少了人工筛选简历的时间和劳动力成本，提高了招聘的效率。
其次，大数据分析可以帮助人力资源部门更好地了解候选人的潜力和适应性。
通过收集和分析候选人的社交媒体数据、项目经验、学术成绩等多种信息，人力资源部门可以更全面地了解候选人的技能、个人特质和职业意愿。
这有助于提高候选人的匹配度和职业发展前景，降低员工流失率。
最后，大数据分析可以帮助人力资源部门预测候选人的绩效表现。
通过分析公司以往的招聘数据和员工绩效数据，人力资源部门可以建立预测模型，预测候选人在公司中的表现。
这有助于降低错误招聘和员工流失的风险，提高整体团队的绩效。
二、员工绩效评估中的大数据分析员工绩效评估是人力资源管理中的重要环节，而大数据分析的应用则可以提供更客观、准确的评估依据，从而促进绩效管理的公正性和有效性。
首先，大数据分析可以帮助人力资源部门更全面地了解员工的绩效表现。
通过收集和分析员工的工作数据、销售数据、客户满意度等多种信息，人力资源部门可以全面了解员工的工作能力、团队协作能力和业绩水平。
这有助于为员工提供个性化的培训和发展方案，提高员工的工作满意度和绩效表现。
数据挖掘技术在企业人力资源管理中的应用哎呀，这可是个大话题啊！数据挖掘技术在企业人力资源管理中的应用。
那咱们就从头说起吧。
咱们得明白什么是数据挖掘技术。
简单来说，就是从大量的数据里面，通过一些算法啊，模型啊，找出那些有用的信息。
这些信息对企业人力资源管理来说，可是非常重要的哦。
比如说，你可以通过数据分析，了解员工的工作表现，然后根据这些信息来制定培训计划啊，晋升机会啊等等。
这样一来，企业就能更好地管理员工，提高工作效率了。
那么，数据挖掘技术在企业人力资源管理中到底有哪些应用呢？咱们来聊聊吧。
咱们可以利用数据挖掘技术来进行员工招聘。
你知道吗，现在很多企业都喜欢用大数据来招聘员工。
他们会收集大量的求职者信息，然后通过数据挖掘技术来分析这些信息。
比如说，他们会看看求职者的教育背景啊，工作经历啊，兴趣爱好啊等等，然后根据这些信息来判断求职者是否适合这个岗位。
这样一来，企业就能更准确地找到合适的人才了。
接下来，咱们来说说员工培训。
你知道吗，有些企业会根据员工的工作表现来制定培训计划。
他们会收集员工的工作数据，然后通过数据挖掘技术来分析这些数据。
比如说，他们会看看员工在工作中犯了什么错误啊，哪些技能需要提高啊等等，然后根据这些信息来制定培训计划。
这样一来，员工就能更好地提高自己的技能了。
再来说说员工激励。
你知道吗，有些企业会根据员工的工作表现来给予奖励。
他们会收集员工的工作数据，然后通过数据挖掘技术来分析这些数据。
比如说，他们会看看员工在工作中取得了什么成绩啊，哪些方面做得比较好啊等等，然后根据这些信息来给予奖励。
这样一来，员工就能更有动力地工作了。
咱们来说说员工离职率。
你知道吗，有些企业会利用数据挖掘技术来降低离职率。
他们会收集员工的工作数据，然后通过数据挖掘技术来分析这些数据。
比如说，他们会看看员工为什么会离职啊，是因为工资太低啊还是因为工作压力太大啊等等，然后根据这些信息来采取措施。
这样一来，企业就能更好地留住人才了。
大数据技术在人力资源管理中的应用随着互联网的发展和普及，数据成为企业发展中不可或缺的资源之一。
如何利用这些数据对企业进行有效管理和决策是企业需要面对的一个重要问题。
人力资源管理作为企业经营管理的重要环节，也需要将大数据技术引入其中，以提高管理效率和决策的准确性。
一、大数据技术在人力资源管理中的意义传统的人力资源管理往往是基于管理者的经验和感觉去做决策。
而大数据技术的应用使人力资源管理变得更加科学和精准。
通过对公司内部的数据进行分析，可以在职员招聘、绩效考核等方面做出更加准确和科学的决策。
招聘方面，大数据技术可以帮助企业在大量简历中筛选出符合岗位需求的人才。
通过对个人简历的自然语言处理和机器学习算法的应用，可以更加精准地分析求职者的专业技能、素质特征等；同时，结合公司历史数据分析和数据挖掘结果，可以更好地预测新人员的表现，提高招聘的准确性。
绩效考核方面，大数据技术可以帮助企业更加客观和精准地评估员工的绩效水平。
通过对多种数据源的整合和分析，如个人工作表现、客户评价、上级评价、工作日志等，可以对员工的绩效水平进行全面评估。
并且，通过对员工的绩效表现进行比较，可以快速找出以往表现优良的员工并进行重用。
二、大数据技术在人力资源管理中的应用案例1.人才招聘百度搜索是中国最大的互联网搜索引擎之一，每天处理的搜索请求高达10亿。
为了更好地应对搜索量的增长，百度采用了大数据技术来进行员工的招聘。
百度利用自己的匿名网络数据和搜索行为数据来分析求职者的背景和资历，通过分析求职者搜索什么内容来判断他们可能在搜索什么样的工作机会。
这样一来，企业可以更加精准地找到符合岗位需求的人才，提高人才招聘的准确性。
数据分析也有助于企业在竞争激烈的求职市场中保持优势。
知识普及和网络可及性的影响，传统招聘渠道的数量增加，导致大批求职者向同一岗位申请。
百度使用大数据技术来分析竞争对手的薪资、晋升机会、福利等，并将这些数据与求职者的需求和公司预算相结合，以深化与求职者的联系，吸引最高质量的符合条件人才。
大数据背景下人力资源管理应用创新与挑战大数据技术的出现和发展，为各行各业带来了革命性的变革和机遇。
而在人力资源管理领域，大数据技术也为企业提供了全新的应用创新和挑战。
本文将从大数据背景下人力资源管理的应用创新和挑战两个方面展开探讨。
1. 数据驱动的人才招聘和选拔随着大数据技术的发展，企业可以利用大数据分析技术对招聘信息进行广泛深入的挖掘和分析，从而更准确地了解候选人的能力、技能、经验和职业发展方向。
通过大数据技术，企业可以明确自己的招聘需求，更加精准地筛选出符合要求的人才，提高人才招聘的有效性和效率。
大数据技术可以帮助企业更加全面、立体地了解员工的工作表现、职业发展动向和潜力评估。
企业可以通过大数据分析，更好地挖掘员工的潜力和发展空间，为员工提供个性化的培训和发展策略。
大数据技术还可以帮助企业预测员工的流失风险，并及时采取措施降低员工流失率，提升员工的满意度和忠诚度。
3. 数据驱动的绩效管理和激励机制大数据技术可以帮助企业更加客观、科学地评估员工的工作绩效和贡献，避免主观评价的偏见和误判。
通过大数据分析，企业可以设计出更加公平、激励性的激励机制，激发员工的工作动力和创造力。
大数据技术还可以帮助企业更好地识别和奖励高绩效员工，提升企业的绩效管理效率和效果。
4. 数据驱动的薪酬管理和福利设计利用大数据技术，企业可以更好地了解市场薪酬水平和员工薪酬期望，为企业制定更合理、激励性的薪酬政策和福利待遇。
大数据技术可以帮助企业更加科学地制定薪酬水平、薪酬结构和绩效考核标准，提升员工的薪酬满意度和激励效果。
1. 数据安全和隐私保护随着大数据技术的应用，企业可能会面临着更加复杂和严峻的数据安全和隐私保护挑战。
企业需要制定完善的数据安全政策和措施，加强数据的加密和防泄漏能力，确保员工和候选人的个人信息得到有效的保护和管理。
2. 数据质量和可靠性大数据分析的效果和结果，很大程度上取决于数据的质量和可靠性。
企业需要保证数据的采集、存储和处理的可靠性和准确性，避免因数据质量问题导致分析结果的失真和误判，影响人力资源管理的决策和执行效果。
基于数据挖掘的人力资源管理与人才发掘研究人力资源管理是组织中一项关键的功能，旨在通过有效地利用组织内部和外部的人力资源，实现组织的目标和成功。
在当今竞争激烈的商业环境中，了解和挖掘人才资源是非常重要的，这可以通过数据挖掘技术来实现。
本文将针对基于数据挖掘的人力资源管理与人才发掘进行研究，探讨其应用、优势和挑战。
首先，数据挖掘技术在人力资源管理中的应用可以为组织提供有价值的人才信息。
随着信息技术的发展，组织内外部生成的大量数据可以被用来分析和挖掘隐藏的人才潜力。
通过对这些数据的分析，组织可以识别和了解其人才资源的特点、强项和潜在的发展方向。
这样的分析结果可以帮助组织更好地了解员工的需求和潜力，从而制定更有效的战略和政策。
其次，数据挖掘技术可以帮助组织发现和预测人才流动趋势。
员工离职对组织来说是一个昂贵的问题，因为它涉及到培训成本、人员重新安置和组织效率的下降等方面的费用。
通过分析和挖掘人力资源相关的数据，组织可以识别出员工离职的可能性，并采取相应的措施来留住和挽留重要的人才。
此外，数据挖掘技术还可以帮助组织预测人才的未来需求和趋势，以便组织可以提前采取行动来满足人才需求。
除了上述应用，数据挖掘技术在人力资源管理中还可以帮助组织进行招聘和选拔。
通过分析招聘和选拔过程中产生的数据，组织可以识别出成功的招聘模式和选拔标准，并加以改进。
此外，数据挖掘技术可以从大量的候选人中筛选出最具潜力的人才，从而加速招聘和选拔过程。
这不仅可以降低招聘和选拔的成本，还可以提高组织招聘和选拔的准确性和有效性。
然而，尽管数据挖掘技术在人力资源管理中具有巨大的潜力，但也面临着一些挑战。
首先，数据的质量和准确性对数据挖掘结果的可靠性和可信度至关重要。
如果数据质量不好或数据存在错误，分析结果可能会产生误导性的结论，从而对人力资源管理决策造成损害。
其次，数据挖掘技术需要专业的分析师来运用和解读分析结果。
这需要组织具备相关的技术和人才，以确保数据挖掘的准确性和有效性。
大数据时代下的人力资源管理创新研究-以智联招聘为例
随着信息技术的快速发展，大数据应用已经进入人力资源管理
领域。
本研究选取了智联招聘作为案例，探讨了大数据时代下人力
资源管理创新的实践和应用对企业进行战略决策方面的影响。
本研究使用案例研究和问卷调查的方法对智联招聘进行了分析
和研究。
结果表明，大数据在人力资源管理中的应用不仅仅是职位
发布和简历筛选这些基本功能，更是能够提供更多的数据支撑，从
而提升企业的核心竞争力。
智联招聘的创新实践主要是通过数据挖掘、机器学习等技术，
将求职者、招聘岗位、企业特点等多个因素进行深度分析，从而使
人力资源管理更加智能化、个性化、高效化。
在此基础上，智联招
聘采用策略性人才招聘，将招聘、培养和留用紧密结合，从而更有
效地满足企业对高素质人才的需求。
此外，大数据时代下企业还需要通过科学技术手段保护人力资
源信息的安全，以促进企业内部的有效沟通和共享资源。
同时，还
需加强对人力资源管理数据的合规性管理和数据质量控制，以确保
人力资源管理创新实践的有效性和可持续性。
综上所述，大数据时代下人力资源管理的创新实践不仅需要基
于数据的深度分析和洞察，还需要注重人力资源管理的创新、管理、安全等方面。
智联招聘的实践也为其他企业提供了借鉴和启示，进
一步推动了人力资源管理创新的发展。
人力资源管理中的数据挖掘与分析1. 引言随着信息技术的快速发展以及大数据时代的到来，数据分析逐渐成为各行各业的热点话题。
在人力资源管理领域中，数据挖掘与分析也逐渐发挥着越来越重要的作用。
本文旨在探讨人力资源管理中的数据挖掘与分析，包括其概念、方法以及应用，并探讨其对企业的发展与管理决策所起到的作用。
2. 数据挖掘与分析概述2.1 数据挖掘数据挖掘指从数据中寻找对业务有价值的信息和知识的过程。
它通过各种算法和技术，帮助人们在庞大的数据集中找出规律、模式和趋势，并发现隐藏在数据中的知识。
在人力资源管理领域中，数据挖掘可以帮助企业在人才招募、考核管理、流程改进等方面提供决策支持和预测分析。
2.2 数据分析数据分析是指对收集到的数据进行系统的统计和分析，以获取数据中的规律性和可预测性，为企业的战略决策提供支持。
在人力资源管理领域中，数据分析可以帮助企业更好地了解员工需求、动态调整薪资福利策略、预测员工的离职倾向等。
3. 人力资源管理中的数据挖掘与分析应用3.1 人才招募在人才招募过程中，数据挖掘可以帮助企业找到合适的人才。
通过分析历史招聘信息和候选人填写的简历信息，企业可以从中提取关键信息，预测候选人的胜任度和任职期限，并快速辨别候选人是否适合公司的文化以及团队合作能力。
3.2 人才考核管理在人才考核管理中，数据挖掘可以帮助管理者对员工的绩效和表现进行量化分析和评估。
通过对历史绩效数据进行挖掘和分析，可以发现优秀员工的共性特征，帮助公司更好地挖掘和培养优秀人才。
同时，也能及时发现低效员工和表现不佳的员工，及时采取措施进行改进和辅导。
3.3 流程改进在企业的人力资源管理流程中，数据挖掘可以帮助企业发现不同阶段的问题和瓶颈，进而进行流程改进和优化。
通过对员工入职、离职、晋升、调动等过程的数据进行分析，可以发现流程中的瓶颈和问题，并针对性地制定改进方案。
同时，数据分析也可以帮助企业管理者预测员工流失率，及时调整管理方式和策略，从而降低员工流失和流动的风险。
大数据技术在人力资源管理中的应用近年来，大数据技术已逐渐渗透到各个行业，并在其中发挥着不可替代的作用。
在企业运营和管理中，人力资源管理更是被大数据技术所改变和优化。
本文将探讨大数据技术在人力资源管理中的应用，并分析它所带来的变革。
1. 人才招聘在人才招聘中，大数据技术的应用主要体现在两个方面：一是通过目标用户数据分析和匹配算法，对候选人进行精准推荐，实现高效的人才筛选；二是通过数据挖掘技术来预测候选人的未来表现，对招聘结果进行预测和评估。
例如，招聘网站智能筛选系统可根据用户的简历信息、搜索历史等数据，智能分析用户的个性特点、偏好和职业规划，从而为其推荐更加符合其需求的职位和企业。
而通过对历史招聘数据和员工绩效数据的分析，可以预测新员工的表现和流失率，为企业提供更加精准的人才选择，避免招聘造成的损失和浪费。
2. 员工培训在员工培训方面，大数据技术的应用可以提高培训效果和节约成本。
企业可以通过对员工的技能水平、个性倾向、绩效表现等数据进行分析，从而制定个性化的培训方案，提高培训的针对性和效果。
与此同时，企业还可以通过对员工培训成本、效果、回报率等数据的分析，实现精准的培训投入控制和预算规划。
3. 绩效管理在绩效管理方面，大数据技术的应用可以提高绩效评估的公正性和精确性。
通过对员工的绩效表现数据以及与其他员工的对比数据进行分析，可以为企业提供更加客观的评估结果。
同时，通过数据分析还可以发现员工绩效表现中存在的问题和瓶颈，及时采取改进措施，提高企业的绩效表现。
4. 福利管理在福利管理方面，大数据技术的应用主要是通过对员工的个性福利诉求、福利选择和福利满意度等数据进行分析和预测，实现福利的个性化和个性化需求的提供。
企业可以通过福利大数据平台，监测和分析员工福利数据和满意度，调整福利政策和福利选择方案，提高员工的归属感和留存率。
总之，大数据技术在人力资源管理中的应用正发挥着越来越重要的作用。
通过对人才招聘、员工培训、绩效管理和福利管理等方面的数据分析和应用，企业可以实现更高效、精准、客观和个性化的人力资源管理模式，提高企业绩效和员工幸福感。
人力资源部的人事信息化与数据分析在当今信息化的时代，人力资源部门扮演着重要的角色，承担着各种人事管理和数据分析的责任。
人事信息化和数据分析技术的引入，不仅提高了人力资源管理的效率，还为组织的战略决策提供了重要的支持。
本文将探讨人力资源部门如何实施人事信息化和数据分析，以及其对企业的重要意义。
一、人事信息化的实施1. 信息系统的建立人事信息化的第一步是建立一个完善的信息系统，该系统包括员工档案、招聘、培训、薪酬福利等模块。
通过信息系统，人力资源部门能够有效地管理和掌握员工的基本信息以及各类人事数据。
2. 数据录入与更新建立信息系统后，需要进行员工数据的录入和不断的更新。
这是确保信息系统准确性和完整性的重要环节。
同时，可以通过设立权限管理，使得只有授权人员才能进行数据的录入和修改，提高数据安全性。
3. 数据存储与备份人力资源部门需要建立稳定的数据存储系统，并定期备份数据，以防止数据丢失的情况发生。
此外，还需要确保数据的安全性，避免未经授权的人员获取到敏感信息。
二、数据分析的重要性1. 优化人事决策通过对人事数据的分析，人力资源部门能够获得对员工的深入洞察，发现员工的优势和不足。
基于这些数据分析结果，可以制定个性化的培训计划和晋升途径，提高员工的发展潜力和生产力。
2. 提高招聘效率人力资源部门可以通过分析招聘数据，发现哪些渠道和方式更加有效，并结合招聘需求，优化招聘策略。
通过数据分析，不仅可以提高招聘效率，还可以减少招聘成本。
3. 优化薪酬福利政策通过对薪酬福利数据的分析，人力资源部门能够了解员工对于薪酬福利的需求和满意度。
基于数据分析结果，可以制定更为优化的薪酬福利政策，提高员工的满意度和忠诚度。
三、数据分析工具的应用1. 可视化工具可视化工具能够将复杂的人事数据转化为直观、易于理解的图表和图像，帮助人力资源部门更好地分析和展示数据。
常用的可视化工具包括Tableau和Power BI等。
2. 数据挖掘工具数据挖掘工具可以帮助人力资源部门从庞大的数据集合中发现潜在的规律和关联。
数据挖掘在人力资源管理中应用专业：人力资源管理专业学号：B09050136姓名：闫巧梅数据挖掘在人力资源管理中应用【摘要】随着知识经济的到来，人们对人力资源管理也有了很深的了解和关注，使人力资源管理被提到了前所未有的高度，现在已经成为企业管理的重要内容，发挥着重要的作用。
在日益激烈的市场竞争中如何提高企业核心竞争力，提高企业人力资源管理水平是关键要素。
我们知道，企业的现代化管理离不开人力资源的管理，充分合理利用企业现有的人力资源离不开现代的管理手段。
众所周知，数据挖掘技术在很多领域中的用用，并取得了良好效果和经济效益。
因此，本文引进数据挖掘理论的概念和分析方式，根据人力资源系统数据繁多，且又不确定及较难预测判断的性质，采用粗糙集决策树，详细阐述了ID3算法，与人力资源模块相结合将数据挖掘理论应用到人力资源管理系统中去，为企业人力资源管理提供了可靠基本数据信息和人事决策、人事管理的依据。
本文的现在意义在于加深对人力资源管理的认识，提高了人们对于人力资源管理带来的可观价值的理解。
【关键字】数据挖掘决策树ID3算法人力资源管理【目录】一 . 人力资源管理 (3)1.1 人力资源管理的内容及特点 (3)1.2 人力资源的管理的重要性 (4)1.3 传统人力资源管理技术及其不足 (6)1.4 引进新的人力资源管理方法 (7)二 . 数据挖掘 (8)2.1 数据挖掘理论 (8)2.2决策树方法 (9)三 .基于数据挖掘的人力资源分析 (9)3.1ID3算法的决策属性 (9)3.2 ID3算法示例 (10)3.3决策树的剪枝 (12)四结论 (13)参考文献 (13)一 . 人力资源管理1.1 人力资源管理的内容及特点资源包括自然资源、人力资源、原材料资源、机器设备资源等。
人力资源是指在一定时间、一定空间范围内的人口总体所具有的各种能力的总称，可以作为生产要素投入经济活动中，是一种经济资源。
人力资源管理是在经济学与人本思想指导下，通过招聘、甄选、培训、报酬等管理形式对组织内外相关人力资源进行有效运用，满足组织当前及未来发展的需要，保证组织目标实现与成员发展的最大化。
就是月初组织人力资源需求并作出人力需求计划、招聘选择人员并进行有效组织、考核绩效支付报酬并进行有效激励、结合组织与个人需要进行有效开发以便实现最优组织绩效的全过程。
人力资源管理分为六个模块：人员招聘与培训管理、岗位设计与培训、薪酬管理、绩效管理、劳动关系管理以及人力资源规划。
人力资源管理服务于企业的总体战略目标，是一系列管理环节的综合体。
人力资源管理的主要内容包括以下几个方面：（1）人力资源战略规划企业为适应内外环境的变化，依据企业总体发展战略，并且充分考虑员工的期望而制定的企业人力资源管理与开发的规划。
人力资源战略规划是企业人力资源开发与管理活动的重要指南，是企业发展战略的重要组成部分，也是企业发展战略实施的有效保障。
（2）人力资源管理的基本业务岗位分析与岗位评价是企业人力资源管理的基本工作。
岗位分析是企业所有工作岗位的特征和任职要求进行界定和说明，岗位分析的结果是形成每一个工作岗位的职位描述、任职资格的要求、岗位业务规范：岗位评价对企业各工作岗位的相对价值进行估计和判断，岗位评价的结果是形成企业不同工作岗位的工资体系。
岗位分析和岗位评价就好比说明书和产品标价，使员工明明白白工作，清清楚楚拿钱。
（3）人力资源管理的核心业务包括招聘、培训、绩效考核、薪酬管理。
招聘是人力资源管理核心业务的首要环节，它是企业不断从租住外部吸纳人才的过程，它能保证源源不断的人力资源需求；培训是企业人力资源开发的重要手段，它包括对员工的知识、技能、心理素质、生涯规划等方面进行培训，它是企业提升员工的重要保障；绩效考核是指运用科学的方法和标准对员工完成工作数量、质量、效率及员工行为模式等方面的综合评价，从而进行相应的薪酬激励、人事晋升激励、岗位调整等，绩效考核是实施员工激励的重要基础；新手管理是企业人力资源管理的一个极为重要的方面，它主要包括薪酬制度与结构的设计、员工薪酬的计算与水平的整理、薪酬支付等内容，它是企业对员工物质激励的重要手段。
（4）人力资源管理的其他工作企业人力资源管理还包括其他一些日常事务性业务内容，如人事统计、员工健康与安全管理、人事考勤、人事档案管理、员工合同管理等。
但是，现如今对人力资源管理的内容具有多种花划分，还有一种分法是这样的：制定人力资源规划、人力资源成本会计工作、岗位分析与设计、人力资源的招聘与挑选、雇用管理与劳资关系、入场教育、培训和发展、工作绩效考核、帮做员工的职业生涯发展、员工工资报酬与福利保障设计、保管员工档案。
1.2 人力资源的管理的重要性人力资源管理重要性的主要表现市场竞争中。
随着社会主义市场经济的快速发展，人力资源管理在企业管理中的作用也变得日益明显。
一个企业能否健康的发展在很大程度上取决于员工的素质，同时也取决于人力资源管理在企业管理中的受重视程度。
﹙1﹚人力资源管理对企业管理人员的要求人力资源管理将作为一种重要资源加以开发、利用和管理，重点是开发人的潜能、激发人的活力，使员工能够积极主动地工作，并进行创造性地工作。
对于企业管理人员来说，要求管理人员在工作中充分发挥承上启下上通下达的纽带作用，帮助企业处理和协调各种关系。
一要合理的处理好人与事的关系，确保人事匹配；二要恰当地解决员工之间的关系，是他们和睦相处；三要充分调动员工的积极性、创造性。
使员工为企业创造更多的利润；四要对员工进行充分的培训，以提高员工的综合素质，保证企业的良好效益。
（2）人力资源管理能够提高员工的工作绩效、根据企业目标和员工的个人状况，企业运用人力资源管理创造理想的组织气氛，为员工做好职业生涯规划，通过不断培训，进行横向和纵向职位的调整，量才使用，人尽其才，发挥个人的特长，体现个人的价值，促使员工形成主人翁的想法，发挥其创造力，营造和谐向上的工作气氛。
在具体运行中实行员工岗位轮换制，通过轮换发现员工的最适应的工作种类，确保企业组织结构和工作分工的合理性及灵活性，从而提高员工的工作绩效，全面提高企业的工作效率。
（3）人力资源管理是企业发展的需要人是企业生存和发展的最根本要素。
这是由于企业管理目标是企业管理工作者制定、实施和控制的，但在工作过程中，管理者是通过员工的努力来实现工作目标的，这就要求员工必须具备良好的能力素质，掌握市场运作规律。
圆满贯彻管理者的意图。
只有恰当的选择员工才能实现企业的目标。
人力资源管理能够创造灵活的组织体系。
为员工充分发挥潜力提供必要的支持，让员工各尽其能，共同为企业服务，从而确保企业反应的灵敏性和强有力的适应性，协助企业实现竞争环境下的具体目标。
（4）人力资源管理是企业核心竞争力的重要要素人是企业拥有的重要资源，也是企业的竞争核心所在。
目前，人力资源管理桌布被纳入到企业发展战略规划中，成为企业谋求发展壮大的核心因素，也是企业在市场竞争中立于不败之地的重要因素。
(5)人力资源管理是企业形成凝聚力和建设内部品牌优势的关键当一个企业获得稳步发展欣欣向荣时，我们都不难发现，这个企业的内部入了和谐协调的合作状态，这种凝聚力使一个企业兴旺发达。
周所周知，根据划分的类型不同可以产生不同的划分结果，所以我们可以把人力资源的功能划分为硬功能和软功能，硬功能包括招聘、培训与开发、薪酬、绩效、福利等，但是软功能却被常常忽视，它包括沟通、冲突、矛盾、协调等。
而实际上人力资源管理是企业正常运行的润滑剂，良好的职能运作能使企业获得最宝贵的东西：凝聚力和向心力，这种软功能产生的结果要比那些硬的生产力产生的结果要好得多。
在公司内部品牌建设中更多的可以通过人力资源管理提高员工的素质，建立员工的形象，使之成为遵守职业道德、社会公德的代表，这是企业内部品牌建设的过程，而人力资源管理是内部品牌建设的先锋。
1.3 传统人力资源管理技术及其不足人力资源管理是适用性很强的一种管理，除了法律法规、制度保障和政策指导之外，是必须有一整套的管理技术和方法。
到目前为止人力资源管理应用的技术主要有以下四种，（1）、统计技术统计技术是指通过计算概率、总值、均差、方差等统计指标进行数据的比较分析。
该技术适合于人力资源管理的多个方面，尤其是处理定量数据。
统计技术的典型应用是薪酬管理部分。
（2）、计算经济学技术计算经济学技术十一经济理论为前提，利用数学、统计技术建设数学模型，从而发现变量之间的关系，在人力资源管理中的典型应用是建设人力资源需求模型。
他可以根据企业一段时间内的产量X（或收入）和员工数Y建立一元回归模型Y=a+bX，说明该企业产量的变化对人力资源需求的影响程度。
当企业要求增加产量时，可以根据该模型进行预测，并作出决定。
（3）、调查技术调查技术是管理者根据一定的管理目的，通过一定的程序，对人力资源管理活动相关现象进行系统而科学的考察，为认识管理活动的规律性提供全面材料的方法。
问卷调查是人力资源管理着经常采用的方法。
在职务分析中也常采用该方法。
其优点是在于速度款、分析的样本量大、内容涵盖面宽。
（4）、信息系统技术信息系统技术是指人力资源管理部门通过使用计算机信息系统进行数据和工过程的管理。
除此之外，信息系统技术可以对人力资源的管理和决策提供支持，功能包括数据处理、事务处理和决策支持。
计算机的应用是人力资源管理现代化的标志，是人类脑力劳动的重要助手，并帮助人们完成以前所不能按城的工作。
以上四种技术已经在实践中得到应用并取得可良好的效果，是目前人力资源管理者采用的主要技术。
但是，它们让然不能完全解决人力资源管理领域的现有问题，而这些问题是人力资源管理者不能回避切迫切需要解决的。
首先，由于人的特性，人力资源管理的内容多为结构化数据，而定量数据占很小比重。
因此，人力资源管理者通常只进行定向分析，对于一些问题的原因不做解释或者只是进行语言行的描述，没有充分的数据支持。
这种偏重于定性分析而忽略定量分析的工作，往往容易造成偏差甚至错误，更缺乏有说服力的证据来充分论证自己的工作内容和业绩。
其次，由于定量分析的缺乏，容易造成人力资源管理中主观因素过多。
例如，在对员工进行绩效考核时，往往先有管理者确定评价内容和各自的权重，然后再根据更人的具体情况进行打分或比较，最后得出结论。
而权重的大小主要依据管理者的主观认知标准。
如果管理者人之全面客观，则评价结果能够真实地反映实际情况，否则，结果势必存在一定的偏差。
总之，减少人力资源管理中的主观因素十分重要，否则容易降低人力资源管理工作的可喜程度。
另外，在目前的人力资源管理理论中，如何高效的建设人力资源的具体模型还是一个空白。
这主要由于人本身的复杂性、多样性和易变性造成的。
但是，一个具体的人力资源模型不仅仅可以直观地反映人力资源状况，还可以从中发现其他方法难以察觉的内容。
