| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9页 |
| 1.2 国际、国内的发展状况 | 第9-12页 |
| 1.2.1 绩效考评在国内外的发展 | 第9-11页 |
| 1.2.2 数据挖掘技术的国内外研究情况 | 第11-12页 |
| 1.3 本课题的研究目的、主要内容及创新之处 | 第12-13页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第12页 |
| 1.3.2 主要内容 | 第12-13页 |
| 1.3.3 创新之处 | 第13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13-14页 |
| 第2章 绩效管理与绩效考评的理论 | 第14-22页 |
| 2.1 绩效管理的意义和原则 | 第14-15页 |
| 2.1.1 绩效管理的意义 | 第14页 |
| 2.1.2 绩效管理和考评的原则 | 第14-15页 |
| 2.2 绩效考评的主要方法分析 | 第15-18页 |
| 2.2.1 主观考评 | 第15-16页 |
| 2.2.2 客观考评 | 第16-18页 |
| 2.3 绩效考评的指标体系 | 第18-19页 |
| 2.4 绩效考评指标的权重设置分析 | 第19页 |
| 2.5 考评数据的采集与量化处理 | 第19-21页 |
| 2.6 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 绩效考评数据挖掘模型 | 第22-38页 |
| 3.1 A集团公司背景介绍及绩效开展情况 | 第22-27页 |
| 3.1.1 背景介绍与绩效发展 | 第22页 |
| 3.1.2 绩效考评指标体系构建 | 第22-27页 |
| 3.2 A集团公司绩效考评的数据挖掘模型设计 | 第27页 |
| 3.2.1 员工绩效考评信息的种类、特征 | 第27页 |
| 3.2.2 数据挖掘模型设计 | 第27页 |
| 3.3 工作业绩考评的挖掘模型 | 第27-29页 |
| 3.3.1 工作业绩考评指标和TOPSIS模型分析 | 第27-28页 |
| 3.3.2 基于TOPSIS的业绩考评模型构建 | 第28-29页 |
| 3.4 能力素质考评的挖掘模型 | 第29-30页 |
| 3.4.1 能力素质考评及关联规则Apriori模型分析 | 第29页 |
| 3.4.2 Apriori模型的构建步骤 | 第29-30页 |
| 3.5 工作态度考评的挖掘模型 | 第30-33页 |
| 3.5.1 工作态度考评及模糊聚类挖掘模型分析 | 第30-31页 |
| 3.5.2 模糊聚类的数据挖掘模型构建 | 第31-33页 |
| 3.6 工作出勤考评的挖掘模型 | 第33-34页 |
| 3.6.1 工作出勤及k-means聚类模型分析 | 第33页 |
| 3.6.2 k-means聚类模型的构建 | 第33-34页 |
| 3.7 基于AHP的员工绩效综合考评的挖掘模型 | 第34-37页 |
| 3.8 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 绩效考评数据挖掘模型应用 | 第38-57页 |
| 4.1 建立绩效考评数据挖掘信息系统的需求分析与基本目标 | 第38-40页 |
| 4.2 数据挖掘的业务子流程的实现 | 第40-41页 |
| 4.3 绩效考评数据挖掘信息系统的数据基础 | 第41-44页 |
| 4.4 数据挖掘模型的算法实现 | 第44-55页 |
| 4.4.1 工作业绩考评的数据挖掘实现 | 第45-46页 |
| 4.4.2 能力素质考评的实现 | 第46-49页 |
| 4.4.3 职业道德与工作态度考评的实现 | 第49-51页 |
| 4.4.4 工作出勤考评的实现 | 第51-54页 |
| 4.4.5 员工绩效综合考评的实现 | 第54-55页 |
| 4.4.6 可视化评价 | 第55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 第5章 研究成果与结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录 | 第62-69页 |
| 附录 1 TOPSIS算法 | 第62-63页 |
| 附录 2 APRIORI算法 | 第63-65页 |
| 附录 3 模糊聚类算法 | 第65-67页 |
| 附录 4 K-MEANS聚类算法 | 第67-68页 |
| 附录 5 层次分析算法 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 作者简介 | 第72页 |
