基于人力资源的组织数据挖掘（HRODM）主题、趋势、焦点与未来研究

将GiniIndex决策树算法应用于人力资源管理，以工作任务、质量、技能和态度为决策属性，构建决策树，通过实例验证GiniIndex决策树算法在企业绩效评价中的可行性。

未来研究趋势包括使用关联规则的数据挖掘和回归分析等统计方法，以找出指标之间的关系及其走势。同时，通过理论证明，建立多个混沌动力学复杂性度量指标与单个或多个密码学安全性度量指标之间的关系。

有效管理人力资源数据，提升管理效率。

随着在线分析处理（OLAP）和数据挖掘技术的兴起，传统水文信息组织方式在适应其数据源需求方面显得力不从心。为此，有必要对现有水文信息组织方式进行分析，并针对 OLAP 和数据挖掘对数据源的特定需求，构建一种全新的面向主题的水文信息组织模型。

基于 UML 的人力资源管理系统建模，是那种你一看就会觉得“这玩意儿真能省事”的资源。系统分成九大模块，功能全，像招聘、绩效、薪资都细到位了，用 UML 画清楚每个功能点，还挺适合你搞系统设计前先把脑子理清楚。招聘模块的建模思路也比较实用，从招聘计划怎么定、流程怎么走、人怎么筛，一步步拆得挺细，挺有参考价值的。用用例图来画功能、类图数据结构、活动图画流程，基本上建模该用的工具都上了。还有一点比较贴心，它还考虑了权限管理，比如哪个模块该谁看、谁能改，这些都提前设计好。整个建模过程其实就是提前把坑给填了，后面开发起来顺多了。如果你最近在做人事系统，或者要给老板画个清晰的 UML 图，拿它当个参考模

决策树算法的人力资源管理系统，蛮适合做数据方向的项目练手。系统架构清晰，功能分两块：一块是人力资源管理，另一块是数据挖掘，能帮你把员工信息跟业务数据结合起来挖点有用的东西。 用的是ASP.NET开发，后台逻辑挺稳的，前端交互虽然不花哨，但响应也快。像招聘流程、员工档案、绩效数据这些都能一站式，适合公司信息化刚起步的场景。 数据挖掘部分主要是用了决策树来做分类，比如判断员工离职风险、绩效分布这些，用的是比较常见的GiniIndex。逻辑不复杂，但要注意特征选择这块，数据准备干净点效果会更好。 推荐你顺便看看几个相关资源：基于 GiniIndex 决策树的人力资源挖掘研究，还有asp.net 人力

人力资源规划 甄选与招聘 解聘与定向培训 绩效考核 职业发展 劳资关系管理 确定并选聘能力出众、适应组织、且不断更新技能与知识的员工 保证员工持续保持高绩效水平

ACCESS企业人力资源管理系统是一种基于ACCESS平台开发的全面管理工具，帮助企业高效管理人力资源。该系统利用ACCESS的强大功能，包括数据存储和查询，以及用户友好的界面，为企业提供了一个集成的解决方案。通过该系统，企业能够实现人力资源的有效配置和管理，提高工作效率并优化组织结构。

人力资源管理系统是一种基于计算机技术的工具，用于高效、准确地处理与员工相关的信息。系统降低人力资源成本、提高信息安全性和管理效率，并提供直观友好的用户界面。适用于公司人事管理科的管理员和员工，具备一定计算机基础。主要功能包括新员工档案输入、人事变更记录、员工档案查询、修改功能及与考勤、工资、培训等子系统关联的员工基本信息。数据库中包含员工信息、人事变更记录、部门设置、受教育程度设置和职务设置等关键数据项和结构。系统设计采用自底向上的方法，通过E-R图和关系模型实现员工、部门、职务和人事变更记录之间的关系，保证数据的一致性和完整性。在数据模型优化阶段，系统遵循规范化理论，消除冗余数据、减少异常情