基于商业智能的电力企业人力资源管理系统的研究与实现

论文摘要

论文以供电企业人力资源管理为背景,基于数据仓库和数据挖掘的相关理论,运用商业智能技术,提出了人力资源BI系统的解决方案,并进行了设计与实现。论文从人事管理与教育培训管理等方面对供电企业人力资源管理进行深入分析的基础上,设计了系统整体架构,搭建了分析决策系统框架。并采用Oracle数据仓库、OLAP与数据挖掘技术对数据进行整合、分析,系统前端采用BO作为展示平台。论文的工作意义在于为人力资源管理提供了全面、直观的决策依据,进而解决了MIS系统中存在的信息孤岛问题。通过BI技术,充分利用了企业人事管理过程中保存的大量历史数据,为公司进行人事分析、发现人事管理问题及进行业务决策提供了重要保证。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 引言
• 1.1 课题研究背景及意义
• 1.1.1 课题研究背景
• 1.1.2 课题研究意义
• 1.2 国内外研究动态
• 1.2.1 国外研究动态
• 1.2.2 国内研究动态
• 1.3 论文研究的主要内容
• 第二章 系统分析
• 2.1 人力资源管理系统现状分析
• 2.1.1 人力资源管理的业务分析
• 2.1.2 传统人力资源管理系统现状及问题分析
• 2.2 人力资源管理系统典型业务流程图
• 2.3 商业智能BI简介
• 2.4 基于商业智能技术的人力资源管理系统分析
• 2.5 系统平台选择
• 第三章 系统设计
• 3.1 系统体系结构设计
• 3.2 系统数据仓库设计
• 3.2.1 系统概念模型设计
• 3.2.2 系统逻辑模型设计
• 3.2.3 系统物理模型设计
• 3.3 系统OLAP设计
• 3.3.1 系统OLAP模型选择
• 3.3.2 系统OLAP详细设计
• 3.4 离职人员预测模型设计
• 3.4.1 数据挖掘技术在系统中的应用
• 3.4.2 ID3 学习算法
• 3.4.3 员工离职模型设计
• 3.5 数据仓库、OLAP与数据挖掘的关系
• 3.6 系统功能设计
• 第四章 系统实现
• 4.1 系统数据仓库的实现
• 4.2 系统OLAP的实现
• 4.2.1 系统OLAP语义层实现
• 4.2.2 物化视图创建策略
• 4.2.3 中间表的设置
• 4.3 离职人员预测模型的建立及算法改进
• 4.3.1 运用ID3 算法建立员工离职模型
• 4.3.2 算法在实际应用中的改进
• 4.3.3 结果分析
• 4.4 系统的功能模块
• 4.4.1 人事管理模块
• 4.4.2 薪酬管理模块
• 4.4.3 教育培训管理模块
• 4.5 系统安全性实现
• 4.5.1 身份验证
• 4.5.2 基于角色的访问控制
• 第五章 结论与展望
• 5.1 论文总结
• 5.2 下一步工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 在学期间发表的学术论文和参加科研情况