R语言数据分析/商业报告/人力资源绩效评估模型/关联规则数据挖掘/随机森林模型算法预测陈金文老师手把手教学

Posted 2021-04-18 费希尔数据分析爬虫

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陈金文老师手把手教学

R语言数据分析/商业报告/人力资源绩效评估模型

关联规则数据挖掘/随机森林模型算法预测

一、概念

各种模型算法概念可以参考往期文章：

二、人力资源绩效评估模型

1. 研究目的

现如今，大部分人力资源评估服务于企业内部，而大学生作为社的新鲜血液，没有适用于自身的人力资源评估模型。因此研究一个适合大学生自我调整的人力资源模型，具有相当重要的意义。本文采用的数据是来源于Kaggle平台的人力资源绩效数据，以评估得分、项目数量、工作时长以及工作失误作为自变量，通过关联算法建立三个关联模型，并分析自变量的重要性，得出自变量对于留任、升职以及员工等级不同程度的影响。

2. 背景介绍

在人力资源管理的实践中，绩效评估是对组织或员工在一个既定的时间范围内所完成的绩效水平进行测量和评价的过程。绩效评估具有人力资源管理的基础性价值，在员工吸引与配置、员工影响与流动、薪酬体系以及人力资源工作体系中，绩效评估的测评分数与绩效评估结果之间的相关性水平成为其他人力资源实践的出发点，并决定了这些实践活动的使用效果。

通过科学的绩效评估体系准确地分析出员工的绩效差额是由于知识和技能不足所致，可以帮助组织和个人从各自角度就员工在知识和技能方面的不足进行目标明确的培训、开发和激励。同时绩效评估还具有“灯塔”式的标竿价值，能够帮助员工理解组织的目标和行为规范，有助于员工制订自己的职业发展计划。

正是基于绩效评估连锁的潜在战略价值，各种类型的企业纷纷采取各种绩效评估体系或方法来提升本企业的竞争力。但是现有的人力资源评估大都是为了企业内部员工的良性竞争或者企业本身的结构调整，并不适用于未步入职场的学生。因此本课题主要研究的是关于留任、升职等关乎大学生的评估模型，希望能给即将步入职场的同学们一点建议。

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