摘要：对企业的人力资源需求预测方法进行梳理和分析，提出人力资源需求预测作为数据挖掘问题的研究思路。通过对典型数据挖掘工具支持向量机的理论分析，设计了一种针对人力资源需求预测的改进的支持向量回归算法，并通过实例证明了本文提出的方法对企业人力资源需求预测具有良好的实际参考价值。

一、问题的提出

人力资源是企业可持续发展的第一资源。现代人力资本理论认为，人力资本是企业的最核心资产，也是为企业赢得持久竞争优势的最后一项资产。同时人力资源成本的快速提高，使企业不得不进行更加精细化的人力资源管理规划，以有效控制人工成本，实现企业发展战略。

人力资源需求预测是人力资源规划的重要工作内容。其一般根据企业内部运行情况及外部环境分析，预测企业未来人力资源运行趋势，以便提前制定相关策略，最终支撑、服务企业发展战略。大型企业是国民经济的根本，是改革创新的主力，在民生、国防等领域发挥着中流砥柱的作用。大型企业不仅规模大、部门齐全，同时组织架构复杂、岗位性质迥异，其人力资源需求预测需要考虑多方面因素。本文在梳理企业人力资源需求预测方法的基础上，引入数据挖掘的相关概念，提出了一种基于数据挖掘的多因素人力资源需求预测方法，以期为相关企业的人力资源需求规划提供参考。

二、人力资源需求预测一般方法