耿艳

摘 要：本文在搭建数据化平台的基础上，采用数据挖掘技术，探讨对传统人力资源需求预测的人员总量需求预测、人员结构需求预测和素质结构需求预测进行改进，为作出更精准的人力资源需求预测提供参考。

关键词：数据挖掘;人力资源需求预测

引言：近年来，国家电网公司不断探索建设数字国网，以期通过数据挖掘、云计算、移动互联、人工智能等手段，实现跨专业、跨部门的内外部数据关联分析和数据价值深度挖掘，提升公司管理水平和业务创新能力，为“数字中国”建设贡献国网力量。人力资源部作为公司的职能部门之一，数据信息大量涌现，如何搭建数据化平台，从而有效地挖掘数据，并提取出关键和潜在的信息，为公司人力资源需求预测提供支撑，成为人力资源管理者面临的新机遇和新挑战。

一、电力公司人力资源管理领域中的数据类型

在电力公司人力资源管理领域，常见的数据类型包括五种：一是基础数据，如年龄、受教育信息、专业知识、技术技能水平、所在岗位、岗位级别、岗位工作时间、政治面貌、工作经历、所在班组、所在部室等相关信息;二是能力数据，如培训经历、培训考核情况、接受专业培训课程的时长、参与竞赛结果、奖惩情况、工作业绩情况等相关信息;三是效率数据，如任务完成产生错误率、投诉率;四是潜力数据，如收入涨幅水平、职称或技能提升频率、业绩提升率、绩效提升幅度、各类获奖频次等;五是其他数据，如人均利润、线路长度、变压器容量、国家法律法规和政策等。……