基于决策树方法的员工素质与绩效关联分析研究_MBA论文-经管之家官网！

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摘要：针对目前企业岗位需求说明中对员工素质的考核具有一定的主观性和模糊性，并且缺乏绩效的导向。本文运用数据挖掘中的决策树方法，挖掘员工绩效与员工素质的隐性关系，用信息增益度量化员工绩效与素质的关联关系，使得员工绩效与素质的关联关系数值化、明确化，为企业人力资源管理工作提供决策依据。

关键词：人力资源开发与管理；决策树；员工素质

0 引言

随着国内不断引进人才测评技术分析评估员工素质，人才测评软件开发以及素质构成因素研究分析已经成为人力资源管理领域的热点。但是针对员工素质与绩效的关系研究相对较少，员工素质尚未形成固定的结构模式，多数员工素质考核带有较强主观性，员工素质与绩效关系属于隐性关系，故搞清员工哪些素质与员工绩效关系紧密对于人力资源管理者以及企业领导者都是非常必要的。
文献[1]主要采用SPSS8.0 统计软件包进行描述统计方差分析相关分析以及回归分析等等，以寻求国有企业中层管理者的不同素质与其业绩间的关系。文献[2]运用探索性因素分析、相关分析、回归分析、结构方程模型等统计方法对高校辅导员的素质与绩效关系进行了考察。文献[3]通过方差分析得出性别和学历对员工素质有一定的影响，并通过相关分析和回归分析证明了吉林省农业企业员工素质特征对员工绩效具有显著的正向影响。文献[1]、[2]、[3]对相关分析的研究都仅仅采用回归分析等统计方法，该相关分析方法研究的假设为样本数据为原始的、准确的、数值连续的，不适合模糊的、不完全的数据的分析。文献[4]
引用灰色理论对员工素质与绩效之间的关联度进行量化分析，使得素质与绩效之间的关系数量化、明确化，达到提高人力资源决策质量的目的，虽然解决了样本数据的模糊性和不完全性带来的问题，但灰色理论主要应用于连续型数值的样本分析，不适合离散型的员工素质数据的相关分析。文献[5]提出了一种应用决策树技术来挖掘隐藏在学生成绩背后有价值信息的研究方案，通过对大量原始数据信息的挖掘处理，找出最能影响学生成绩的因素。文献[6]
通过决策树技术在绩效分析中的应用，找到影响员工绩效的真实原因，发现绩效规律。员工素质与绩效关联分析的商务数据库数据特征为模糊的、不完全的、离散的，其中文献[5]研究的内容为学生对该科目的兴趣、试卷的难度、学生的课堂考勤以及上机作业的完成情况等因素对学生成绩的影响，文献[6]研究的内容为员工工作任务量、工作质量、工作技能及工作态度对员工绩效的影响，与员工生理素质、心理素质、知识素质对员工绩效的影响的研究原理相似。文献[5]、[6]均采用决策树技术将连续数值离散化，通过相关分析，挖掘某属性间的相互关联关系，有效解决了数据不完全性、模糊性及离散性带来的问题。
在上述研究的基础上，本文针对员工素质数据离散性这一特征，探讨基于数据挖掘的决策树的员工素质与绩效关联分析，通过对员工素质与绩效的关联度分析，分辨出具体的工作岗位与员工的各种素质之间关联度的高低，并根据关联分

1 员工素质模型研究

素质（competence）是美国著名心理学家麦克利兰教授在1973 年提出的，后来在他标志性作品《测量素质而非智力》一文中提到单纯的智力要素并不能保证在作中取得好的业绩，这种业绩是与人的某种潜在的心理特征相联系的，并由此出了素质的概念。麦克利兰将素质定义为：与工作中的杰出绩效有因果关联的个体深层次特征。
素质模型是在某个职位上表现优秀所需要的素质特征的组合，描述有效完成特定组织内具体工作所需要的知识、技能和特征的独特组合。它是一组相关知识、技能和态度，能够影响一个人工作的主要部分、与员工绩效相关、能够用可靠标准测量并能够通过培训和开发而改善。著名的冰山模型，它将素质比作浮在水面上的一座冰山，包括分为水面以上的冰山部分和水面以下的部分。“冰山以上部分”包括基本知识、基本技能，是外在的和表层的特征，易了解与测量的部分，相对而言也比较容易通过培训来改变和发展的部分。“冰山以下部分”

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