［摘要］本文围绕“大数据在人力资源绩效管理中的深度应用与优化”展开，详细阐述了大数据在绩效计划制订环节（包括目标设定和资源分配优化）、绩效评估环节（评估指标与实时动态评估）、绩效反馈环节（个性化反馈和沟通渠道优化）的深度应用。同时提出优化策略，涵盖数据质量提升（清洗预处理与标准化）、数据分析模型优化（选择改进与融合创新）及人才队伍建设（专业人才引入和员工素养培养），为企业有效利用大数据提升绩效管理水平提供思路。

　　［关键词］大数据；人力资源绩效管理；深度应用；优化策略

　　1大数据在人力资源绩效管理各环节的深度应用

       1.1绩效计划制订环节

　　1.1.1基于大数据的目标设定

　　在数字化时代，大数据为人力资源绩效管理中的绩效计划制订环节带来了革命性的变化，特别是在目标设定方面。传统的目标设定往往依赖管理者的经验和主观判断，存在片面性和不准确性。而大数据通过整合企业内外部的海量信息，能够为目标设定提供更科学、全面的依据。

　　从企业内部来看，大数据可以分析员工过往的绩效数据。例如，通过对员工过去项目完成情况、任务执行效率、质量指标等多维度数据的挖掘，可以了解每个员工的能力水平和潜力。对于销售岗位来说，大数据能够分析销售人员在不同区域、不同产品线上的销售业绩，包括销售数量、销售额增长率、客户获取成本等。基于这些数据，可以为销售人员设定更符合其能力的销售目标，如根据其擅长的区域和产品类型，合理提高销售增长率的预期。

　　在企业外部，大数据可以收集同行业竞争对手的相关信息。比如，行业平均绩效水平、市场占有率变化趋势等。如果竞争对手在某个业务领域的市场占有率呈上升趋势，企业可以据此调整相关部门的绩效目标，激励员工提升业绩以保持竞争力。同时，宏观经济数据、市场趋势预测等也应被纳入考虑范围。

　　1.1.2资源分配优化

　　绩效计划制订中的资源分配是影响绩效实现的关键因素。大数据在这方面的应用可以极大地提高资源分配的合理性。

　　在人力资源方面，通过分析员工技能矩阵、培训经历、职业发展路径等数据，能够将人员分配到合适的岗位和项目中。例如，一个具有丰富数据分析技能且参加过特定行业数据分析培训的员工，可以被优先分配到涉及该行业数据分析的重要项目中。

　　物力资源分配也因大数据而更加精准。生产部门可以利用大数据来分析生产设备的使用效率、故障率、维护成本等数据，这样就可以确定不同生产任务下设备的最优分配方案。如果某个车间的某类设备在特定生产工艺下效率最高且故障率低，那么在安排生产计划时就可以优先将适合该工艺的订单分配到这个车间。在资金资源方面，根据不同项目的预期收益、风险水平以及过往资金使用效率的大数据分析，合理分配预算。高潜力、高收益的项目可以获得更多的资金支持，同时对资金使用进行实时监控和调整[1]。

　　1.2绩效评估环节

　　1.2.1全面数据驱动的评估指标

　　传统的绩效评估指标往往较为单一和固定，而大数据促使评估指标向全面化、多元化发展。除了传统的财务指标，如销售额、利润等，还纳入了大量非财务指标。

　　从员工行为数据来看，通过分析员工在工作系统中的操作记录、工作时长、加班频率等，可以了解员工的工作投入度。例如，在软件开发公司，通过分析程序员在代码编写平台上的操作时间、代码提交次数和质量等行为数据，可以更准确地评估其工作绩效。客户相关数据也是重要的评估维度，包括客户满意度、客户投诉率、客户忠诚度等。对于客服人员来说，客户满意度的高低直接反映其服务质量；对于产品研发团队来说，产品上线后的客户投诉率可以衡量产品的性能和设计是否满足客户需求[2]。

　　1.2.2实时动态评估

　　以电商企业的物流配送环节为例，通过物流管理系统中的数据，可实时监控配送员的配送路线、配送时间、货物完好率等。如果配送员在某个时间段内配送效率明显下降或者货物损坏率上升，系统可以及时发出警报，管理者可以迅速进行调查和干预，如调整配送路线或对配送员进行培训。对于知识型员工，如在线教育平台的教师，通过分析学生的实时反馈、课程参与度、学习效果提升等数据，可以及时了解教师的教学效果，教师也可以根据这些数据及时调整教学方法。这种实时动态评估可以让管理者和员工都能及时发现问题、调整策略，提高绩效。

　　1.3绩效反馈环节

　　1.3.1个性化反馈内容生成

　　对于表现优秀的员工，反馈内容可以侧重于对其突出业绩的肯定和进一步发展的建议。例如，在市场营销活动中表现出色的员工，反馈可以指出其在创意策划、活动执行等方面的优秀表现，同时提供参与更高级别营销项目或拓展新营销渠道的建议。对于绩效有待提高的员工，系统会详细分析其问题所在。如果是销售员工客户转化率低，反馈可以指出是销售技巧不足、客户跟进不及时或是产品知识欠缺等问题，并提供针对性的培训资源和改进计划。

　　1.3.2反馈沟通渠道优化

　　对于年轻一代员工，他们可能更倾向于即时通信工具或移动应用程序作为反馈沟通渠道。企业可以利用专门的绩效管理App，向员工推送绩效反馈信息，员工可以方便地查看和回复。对于一些重要的绩效反馈，如涉及晋升或重大绩效改进计划的内容，可以通过面对面沟通结合电子文档的形式进行。同时，大数据可以分析反馈沟通后的员工反应，如员工对反馈的接受程度、是否按照反馈采取行动等，从而进一步优化后续的反馈沟通策略，确保绩效反馈真正起到促进员工绩效提升的作用。

　　2大数据在人力资源绩效管理中的优化策略

       2.1数据质量提升策略

　　2.1.1数据清洗与预处理

　　在人力资源绩效管理中，数据的准确性和完整性至关重要，而数据清洗与预处理是保障数据质量的首要环节。数据来源广泛，包括员工基本信息系统、考勤系统、绩效评估系统、业务操作平台等，这些数据在收集过程中往往存在各种问题。

　　首先，数据可能存在错误值。例如，在员工基本信息中，可能出现出生日期格式不一致、身份证号码录入错误等情况。对于这类错误，需要通过数据验证规则进行检测和纠正。可以利用正则表达式等技术来规范出生日期格式，并通过身份证号码校验算法来识别和修正错误的号码。其次，数据中的缺失值是另一个常见问题。在绩效评估数据中，可能某些员工的部分考核指标数据缺失。对于缺失值，可以采用多种处理方法。如果缺失值数量较少，可以根据其他相似员工的数据进行估算补充[3]。

　　2.1.2数据标准化

　　数据标准化是使不同来源、不同格式的数据具有可比性和一致性的关键步骤。在人力资源绩效管理中，不同部门、不同业务系统的数据可能采用不同的度量单位和数据尺度。

　　一方面，要对数据的格式进行标准化。例如，时间数据可以统一采用特定的日期时间格式，如“YYYY-MM-DD HH:MM:SS”。对于员工绩效评分，不同的评估者可能使用不同的评分范围，如有的采用1~5分制、有的采用A~E等级制，需要将这些评分统一转换为一种标准的量化形式，如统一转换为0~100分制，以便进行综合分析。另一方面，要对数据的语义进行标准化。人力资源管理中的一些概念和指标可能存在模糊性或多义性。例如，“工作效率”这一指标在不同部门可能有不同的理解和计算方法。通过与各部门沟通协调，明确“工作效率”的统一定义和计算方式，如在生产部门可以定义为单位时间内的产量，在服务部门可以定义为处理客户请求的平均时间等。

　　2.2数据分析模型优化策略

　　2.2.1模型选择与改进

　　在人力资源绩效管理中，选择合适的数据分析模型是准确评估和预测绩效的关键。不同的绩效分析目标需要不同的模型。

　　对于预测员工绩效的问题，可以考虑使用回归模型。如果绩效与多个因素呈线性关系，如员工绩效与工作经验、培训次数、项目参与数量等呈线性相关，可以选择简单线性回归或多元线性回归模型。若关系是非线性的，如绩效与工作压力之间可能存在复杂的非线性关系，则可以采用多项式回归、决策树回归等模型。

　　在对员工进行分类方面，如区分高绩效员工和低绩效员工时，可以使用分类模型。逻辑回归模型可用于二分类问题，如判断员工是否达到绩效标准。对于多分类问题，如将员工绩效分为优秀、良好、合格、不合格四个等级，可以使用支持向量机（SVM）的多分类算法、多层感知机（MLP）等模型[4]。

　　模型改进也是优化策略的重要部分。对于已选择的模型，要根据新的数据和实际应用情况不断进行调整。例如，在使用回归模型时，如果发现存在异常值影响模型准确性，可以采用稳健回归方法来减少异常值的干扰。对于分类模型，如果存在数据不平衡问题，即高绩效员工和低绩效员工样本数量相差悬殊，就可以采用过采样或欠采样技术，或者使用对不平衡数据具有较好适应性的模型，如AdaBoost等改进算法。

　　2.2.2模型融合与创新

　　模型融合是提高数据分析准确性及可靠性的有效方法。可以将不同类型的模型进行融合，发挥各自优势。例如，将基于规则的模型和机器学习模型融合。在人力资源绩效管理中，有些绩效规则是基于企业的管理经验和政策制定的，如根据员工的违规次数、考勤情况等直接确定绩效扣分规则。同时，可以将这些规则与机器学习模型结合，如将基于规则确定的绩效分数作为机器学习模型的一个特征输入，或者利用机器学习模型对基于规则的绩效评估结果进行调整和优化。

　　创新模型也是优化策略的重要方向之一。随着人力资源管理的发展和新的数据形式出现，可以开发新的数据分析模型。例如，考虑到员工在社交网络中的行为和人际关系对绩效的影响，可以构建基于图神经网络的模型。通过分析员工之间的社交关系图、信息传播路径等，挖掘出对绩效有潜在影响的社交因素，并将其纳入绩效分析模型中。

       2.3人才队伍建设策略

　　2.3.1大数据专业人才引入

　　在大数据时代，人力资源绩效管理需要专业的大数据人才来支持和推动。大数据专业人才具有数据挖掘、数据分析、算法设计等专业技能，能够为绩效管理带来新的思路和方法。

　　企业可以从高校和科研机构招聘具有数据科学、统计学、计算机科学等相关专业背景的毕业生。这些毕业生在数据处理和分析算法方面有扎实的理论基础，能够快速上手处理人力资源绩效管理中的大数据问题。例如，招聘具有数据挖掘专业背景的人才，他们可以利用关联规则挖掘算法分析员工不同绩效指标之间的潜在关系，为绩效评估指标体系的优化提供依据。

　　从社会上引进有经验的大数据专业人才也是重要途径。这些人才在其他行业或企业已经积累了丰富的大数据应用经验，能够将先进的数据分析理念和技术引入人力资源绩效管理中[5]。比如，引进在电商行业有大数据分析经验的人才，他们可以将在用户行为分析方面的经验应用到员工绩效分析中，通过类比分析员工在企业内部系统中的行为数据，更好地理解和评估员工绩效。

　　2.3.2员工大数据素养培养

　　除了引入大数据专业人才，提高全体员工的大数据素养也是优化人力资源绩效管理的关键。员工对大数据的理解和应用能力直接影响着绩效管理的实施效果。

　　要开展大数据培训课程，向员工普及大数据基础知识，包括数据的产生、存储、分析流程等。让员工了解大数据在企业管理中的作用，特别是在绩效管理中的应用方式。例如，通过培训让员工明白自己在日常工作中产生的数据是如何被收集和分析用于绩效评估的，从而提高员工对数据管理的重视程度。

　　培养员工的数据解读能力，使员工能够理解绩效报告中的数据含义。对于非数据专业的员工，培训他们如何阅读和分析简单的统计图表、数据指标。例如，通过可视化的绩效仪表盘，让员工能够直观地了解自己的绩效表现趋势、与团队成员的对比情况等。

　　3结束语

　　综上所述，大数据在人力资源绩效管理中的深度应用与优化意义重大。通过各环节的应用和优化策略的实施，企业能更科学地制订绩效计划、精准评估和有效反馈，同时提升数据质量、优化分析模型和打造专业人才队伍。这将推动绩效管理走向新高度，助力企业在竞争激烈的市场环境中充分挖掘员工潜力，实现持续发展和卓越绩效。

　主要参考文献

　　［1］徐莎莎.大数据时代下企业人力资源管理模式创新研究［J］.商业文化，2024（18）：146-148.

　　［2］王珊.大数据时代建筑企业人力资源管理相关问题的探讨［J］.活力，2024，42（17）：25-27.

　　［3］申锐潇，郭珈嘉.大数据时代创新企业人力资源绩效管理的策略［J］.四川劳动保障，2024（8）：65-66.

　　［4］张璨.大数据背景下企业人力资源绩效管理创新策略［J］.今日财富，2024（24）：116-118.

　　［5］林欣亮.大数据时代企业人力资源管理策略研究［J］.老字号品牌营销，2024（15）：128-130.