管理咨询基于海量数据的数据分析方案设计 人力资源管理咨询战略报告相关资料
人力资源咨询行业大数据分析优化人才管理
人力资源咨询行业大数据分析优化人才管理人力资源咨询行业作为企业发展的重要支持部门，一直致力于为企业提供人力资源管理方面的专业服务。
而随着大数据时代的发展，大数据分析在人才管理中发挥的作用日益重要。
本文将探讨如何利用大数据分析技术优化人力资源咨询行业的人才管理。
一、大数据分析在人力资源咨询行业中的应用随着信息化和网络化的普及，大数据已经成为人力资源咨询行业进行人才管理的重要工具。
大数据分析可以对海量的数据进行深度挖掘和分析，从而帮助企业更好地了解员工需求、发现人才培养的瓶颈，以及预测人才流动趋势等。
以下是大数据分析在人力资源咨询行业中的几个应用：1.人才招聘与筛选：借助大数据分析技术，可以对各类招聘平台的数据进行整合和分析，从中挖掘出更适合企业需求的人才。
同时，通过对候选人的社交网络行为、学习能力等数据进行分析，可以更准确地评估候选人的潜力与能力。
2.人才培训与发展：大数据分析可以对员工的学习情况和成长轨迹进行跟踪和分析，帮助企业了解员工的技能缺口以及培训需求。
同时，还可以通过挖掘员工的个人兴趣和能力，制定更精准的培训计划，提升员工的整体素质。
3.绩效管理与激励：通过对员工的绩效数据进行分析，可以客观地评估员工的工作表现，并进行差异化的激励措施。
此外，通过对员工的绩效趋势和轨迹进行分析，可以预测员工的发展潜力，为企业的人才发展提供指导。
4.员工流动与留存：利用大数据分析技术，可以准确地预测员工的流动趋势和留存意向。
通过对员工个人信息和行为数据进行分析，可帮助企业识别关键岗位的风险，及时采取措施留住核心人才，降低人才流失的风险。
二、大数据分析优化人力资源咨询行业的人才管理在人力资源咨询行业中，大数据分析可以为人才管理提供更全面、精准的支持。
以下是大数据分析在人才管理中的几个优化方面：1.精细化招聘策略：通过对市场招聘数据的分析，可以了解人才供需情况，制定更有针对性的招聘策略。
同时，利用大数据分析工具，可以对候选人简历进行关键词匹配，快速准确地筛选出符合企业要求的人才。
人力资源管理咨询
人力资源管理咨询人力资源管理咨询是一种为企业提供人力资源管理方案、战略以及相关咨询服务的行业。
在当今竞争激烈的商业环境中，企业越来越重视人力资源的发展，希望通过有效的人力资源管理来提高员工的绩效和企业的竞争力。
而人力资源管理咨询服务正是产生于这种需求之下。
一、人力资源管理咨询的背景和发展随着全球化的进程，企业不断面临着新的挑战和机遇。
如何在激烈的市场竞争中吸引、留住和激励优秀人才成为了企业管理者面临的重要课题。
同时，由于市场需求的不断变化，企业也需要灵活地调整人力资源策略，以适应不同的市场环境。
面对这些挑战和机遇，企业开始借助外部专业机构的人力资源管理咨询服务来获得专业的指导和建议。
人力资源管理咨询公司通过对企业的现状、需求以及人力资源管理实践的研究，为企业制定出具有针对性和可操作性的人力资源管理方案。
二、人力资源管理咨询的重要性1. 提供专业化的人力资源管理方案人力资源管理咨询公司拥有丰富的人力资源管理经验和专业知识。
他们可以帮助企业识别人力资源管理中存在的问题，并提出相应的解决方案。
通过专业的分析和评估，咨询公司可以为企业量身定制适合其发展需求的人力资源管理战略。
2. 提高人力资源管理效率和绩效人力资源管理咨询公司可以通过提供行业最佳实践和先进的管理工具，帮助企业优化人力资源管理流程，提高管理效率和绩效。
同时，咨询公司还可以通过培训和指导，提升企业人力资源部门的专业能力和素质。
3. 促进组织变革和发展在当前复杂多变的商业环境中，企业需要不断进行组织变革和创新。
人力资源管理咨询公司可以为企业提供战略性的人力资源管理咨询，帮助企业进行组织结构的优化、管理模式的创新以及团队文化的塑造，从而促进组织的发展和壮大。
三、人力资源管理咨询的应用领域人力资源管理咨询服务涵盖了广泛的应用领域。
以下是一些常见的应用领域：1. 人力资源策略规划人力资源管理咨询公司可以为企业制定人力资源发展规划和战略，帮助企业明确发展目标，并制定相应的人力资源管理策略。
利用数据分析提升人力资源管理
利用数据分析提升人力资源管理引言：在当今信息时代，数据已经成为企业管理的重要资源之一。
数据分析作为一种强大的工具，可以帮助企业更好地了解员工的需求和行为，从而提升人力资源管理的效率和效果。
本文将探讨如何利用数据分析来提升人力资源管理。
一、数据收集和整理数据分析的第一步是数据收集和整理。
企业可以通过各种方式收集员工的数据，包括员工的个人信息、绩效评估、培训记录、离职原因等。
这些数据可以通过人力资源管理系统、员工调查、面试记录等方式收集。
在收集数据的过程中，企业需要确保数据的准确性和完整性。
二、数据分析工具的选择选择合适的数据分析工具对于提升人力资源管理至关重要。
目前市场上有许多数据分析工具可供选择，如Excel、SPSS、Python等。
企业可以根据自身的需求和资源来选择合适的工具。
同时，培训员工使用数据分析工具也是必要的，以确保数据分析的准确性和可靠性。
三、人力资源需求预测数据分析可以帮助企业预测人力资源需求，从而更好地进行招聘和人员配置。
通过分析员工的离职原因、绩效评估等数据，企业可以了解员工的流动情况和离职率，从而预测未来的人力资源需求。
这样，企业可以提前做好招聘计划，避免因人力资源不足而影响业务的正常运转。
四、员工绩效评估数据分析可以帮助企业进行员工绩效评估，从而更好地激励和管理员工。
通过分析员工的工作表现、绩效评估等数据，企业可以了解员工的优势和不足，制定个性化的培训和激励计划。
同时，数据分析还可以帮助企业发现绩效优秀的员工，为他们提供晋升和发展的机会，从而提高员工的工作积极性和满意度。
五、培训和发展计划数据分析可以帮助企业制定更加科学和有效的培训和发展计划。
通过分析员工的培训记录、绩效评估等数据，企业可以了解员工的培训需求和发展潜力，为他们提供个性化的培训和发展机会。
这样，企业可以提高员工的专业能力和职业素养，从而提升整体的组织绩效。
六、员工满意度调查数据分析可以帮助企业了解员工的满意度和需求，从而改善员工的工作环境和福利待遇。
人力资源行业中的大数据分析策略指南
人力资源行业中的大数据分析策略指南随着科技的迅速发展和智能化的社会趋势，大数据在各个行业中的应用日益广泛。
在人力资源行业中，大数据分析已经成为了不可或缺的一部分，帮助企业更好地了解员工、优化招聘流程、提高绩效管理等。
然而，如何有效地利用大数据进行人力资源分析，需要一套科学的策略指南。
1.确定目标和需求：在进行大数据分析之前，首先需要明确人力资源部门的具体目标和需求。
比如，企业可能需要提高员工的绩效表现，优化招聘流程，降低员工流失率等。
只有明确了目标和需求，才能有针对性地选择合适的数据指标和分析方法。
2.收集数据：在确定了目标和需求之后，下一步就是收集相关的数据。
人力资源部门可能需要从各个系统中收集数据，包括员工档案、绩效评估、招聘记录、培训记录等。
此外，还可以利用社交媒体数据、员工调查数据等外部数据来进行分析。
3.清洗和整合数据：大数据分析往往伴随着海量的数据，数据的质量对分析结果有着至关重要的影响。
在收集到数据之后，需要对数据进行清洗和整合，排除重复数据、缺失数据，确保数据的准确性和完整性。
4. 运用数据分析工具：大数据分析通常需要借助专业的数据分析工具，如Python、R等编程语言，或者Tableau、Power BI等可视化工具。
通过这些工具，可以对数据进行分析、建模、可视化，提取出有价值的信息。
5.制定分析计划：在开始数据分析之前，需要制定一个详细的分析计划。
计划包括数据分析的目标、分析方法、时间表等内容，帮助团队成员清晰地了解分析的流程和目标。
6.进行数据分析：在制定好分析计划之后，就可以开始进行数据分析了。
根据目标和需求，选择合适的分析方法，比如回归分析、聚类分析、文本分析等。
通过分析数据，可以发现员工绩效的影响因素、招聘流程的瓶颈等问题，并提出相应的解决方案。
7.结果解读和报告：数据分析得到的结果可能是一堆数字，需要进行解读和分析。
通过数据可视化技术，将结果清晰地展现出来，帮助领导和决策者更好地理解分析结果。
(企业管理咨询)公司人力资源管理咨询报告最全版
(企业管理咨询)公司人力资源管理咨询报告最全版（企业管理咨询）公司人力资源管理咨询报告2003年9月8日第一部分职位描述与定岗定编第一章标准职位体系1.定岗的定义定岗是指明确企业所需要的岗位数量；根据我们对浙江联通的需求理解，我们通过组织分析法，对目前浙江联通的现有组织状况下对所有职位进行了梳理。
2.标准职位体系建立的方法与意义组织分析法是一个广泛的岗位设计方法。
首先从整个组织的远景和使命出发，设计一个基本的组织模型。
然后根据具体的业务流程需要，设计不同的岗位。
在这里，我们的标准职位梳理是基于现有组织状况下，对各部门中层以上干部通过访谈、问卷进行了深入调查。
标准职位体系编制成功的关键是不停地把一些变革交流给组织中每一个可能会受到职位重新设计影响的人，让大家了解:–我们为什么要职位梳理？–标准职位体系对我意味着什么？–标准职位体系对组织会带来什么好处?–我需要准备什么?目的是让大家了解标准职位的意义，共同促进职位梳理成功。
3.标准职位体系梳理的结果和君创业项目组专家与浙江联通的人力资源部人员组成工作小组，对本项目三个试点单位：省公司以及杭州分公司和绍兴分公司的所有部门职位进行了讨论梳理。
最终成果见附录4第二章职位说明书编写1.职位说明书编写的目标职位说明书项目的目标分为三个阶段：编好、管好、用好。
本次项目是编好职位说明书，为以后管好、用好职位说明书打下基础。
编写好职位说明书：企业战略目标、经营管理思想和人力资源管理都要“责任落实到人”，才能真正实现，编好职位说明书是基础。
本次项目目的是组织大家按照新的思路与方式编写职位说明书，明确每一职位应尽职责，明确其在业务流程中的角色定位，从而实现企业的规范化管理。
管好职位说明书：在明确责任的基础上，人力资源工作者要根据职位变化情况及时跟进，始终保持职位说明书与职位职责的一致性；省分公司也将规范职位管理，完善规范科学的职位管理体系任职者。
用好职位说明书：在规范职位管理的基础上，各级管理者都应自觉使用职位说明书这一管理工具，发挥其应有作用，在严格的责任体系基础上完善企业规范化经营管理和人力资源管理。
人力资源管理中的数据分析与预测技术研究
人力资源管理中的数据分析与预测技术研究人力资源是每个公司管理不可或缺的一个环节，而在这个环节中，数据分析与预测技术的应用愈发受到重视。
数据分析和预测可以帮助企业更科学地使用人力资源，提升效率，提高生产力。
本文将探讨人力资源管理中数据分析和预测的一些应用和方法。
一、人力资源数据分析人力资源数据分析可以帮助我们更好地了解公司的员工构成、员工稳定性等情况，从而为招聘、培训、福利等方面提供数据支持。
在人力资源数据分析方面，我们可以从以下几个方面来入手。
1. 招聘招聘是公司经常需要去做的事情，对于招聘，数据分析可以提供很好的支持。
首先我们可以通过数据分析来了解公司不同职位的招聘效率，也就是用多少时间才能招到一个适合的人来担任这个职位。
此外，我们还可以通过数据分析来掌握人才市场的常用渠道，以便更快地发布招聘信息。
2. 福利企业的福利对于员工的留存起了重要的作用，所以数据分析在这个方面也可以提供支持。
我们可以通过数据分析来知道哪种福利方案对员工的满意度更高。
在制定福利方案时，我们可以移动电脑向员工征求建议，这也可以使用数学模型来确定哪种福利方案可以满足员工的需求，同时也不会对公司的财务造成太大压力。
3. 发展与维护数据分析可以帮助我们更好地了解员工的需求，从而为他们提供更好的发展机会以及更好的工作环境和氛围。
在员工的需求上，我们可以通过数据分析来了解员工对于公司的满意度以及对于不同职业提供完整支持的能力水平。
此外，在员工的培养上，数据分析也可以提供极好的支持。
企业可以使用数据分析来预测哪些员工具有潜力成为公司的中坚力量，为他们提供相应的培养机会，为公司的未来发展做出贡献。
二、人力资源预测人力资源预测的目标是为企业未来的决策提供数据支持。
为了实现这个目标，我们需要使用各种预测技术，以预测员工的留任率，公司的人才缺口和员工的绩效等指标，以此为公司提供更好的帮助。
1. 预测员工留任率员工留任率是企业非常重要的指标之一，预测员工留任率可以帮助企业合理地制定员工管理策略。
人力资源管理的数据分析与决策
人力资源管理的数据分析与决策数据在当今世界中发挥着至关重要的作用，在人力资源管理领域也不例外。
通过对数据的分析和决策，企业可以更好地了解员工的需求和表现，优化招聘和培训过程，并提高组织的绩效和竞争力。
本文将探讨人力资源管理中数据分析的重要性以及如何进行有效的数据决策。
一、数据分析在人力资源管理中的重要性数据分析在人力资源管理中有着重要的作用。
它可以帮助企业预测员工的需求，优化招聘和雇佣过程。
通过数据分析，企业可以了解员工的绩效表现、满意度和离职率等关键指标，以便制定更科学合理的员工激励和培训计划。
此外，数据分析还可以帮助企业发现和解决潜在的人力资源问题，提高组织绩效。
二、有效的数据分析方法1. 数据收集：首先，企业需要收集员工的基本信息和各种关键指标。
这些数据可以通过员工调查、绩效评估和人力资源信息系统等途径获取。
2. 数据清洗和整理：收集到的数据需要进行清洗和整理，确保数据的准确性和一致性。
这一步骤非常重要，因为基于错误或不完整的数据进行分析将产生错误的结论。
3. 数据分析工具和技术：企业可以利用各种数据分析工具和技术进行数据分析，如统计分析、数据挖掘和机器学习等。
这些工具和技术可以帮助企业从大量数据中发现关联规律和趋势，提供科学的决策参考。
三、数据分析对决策的影响数据分析对人力资源管理决策有着深远的影响。
首先，数据分析可以帮助企业了解员工的需求和态度，制定更符合员工期望的激励和福利计划。
其次，通过分析员工绩效表现，企业可以评估员工的能力和潜力，并进行人才储备和晋升规划。
此外，数据分析还能够帮助企业预测员工的流失率，采取相应的留存措施，从而降低组织的人员流动成本。
四、数据决策的挑战与解决方案数据决策也面临一些挑战，包括数据质量问题、数据隐私和安全问题以及数据解读和应用问题。
为了克服这些挑战，企业可以采取以下解决方案：1. 加强数据质量管理：确保数据的准确性和完整性，建立数据质量控制机制，定期对数据进行审核和校验。
纵横人力资源咨询管理战略【咨询行业相关资料】
【最新资料,Word版，可自由编辑！】目录第十三章人力资源管理诊断报告人力资源管理诊断报告分为六个部分，第一部分是对人力资源状况的综合分析，第二部分到第五部分分别对人力资源管理的规划与招聘、培训与发展、考核、薪酬等四个方面进行诊断，第六部分是针对问提出的解决方案。
第一节综述一、思路综述中首先分析了A公司原有的人事管理体制，然后从年龄、专业等方面分析人员结构并与其发展战略要求的人员结构进行比较分析，最后分析现有人力资源管理职能的执行情况，以此说明重建整个人力资源管理体系的必要性和迫切性。
二、主要内容新的公司是由一个科技型企业与一家生产厂合并组成的，两者在管理上存在差异，工厂一直是国有企业管理方式，多数员工希望通过合并后的一系列变革改进现状，但有一部分工厂员工认同这个方式，变革中因此存在阻力。
总体1计算机世界网上A公司的人力资源管理观念有所进步，但是人力资源管理仍然停留在传统国有企业的管理模式上，已经不能满足A公司发展的需要。
人员现状分析发现，A公司人员结构不合理：开发人员和销售人员比例过小，两者一起只占公司员工总数的12%，中高层管理人员年富力强，但绝大多数（76%）技术出身，缺乏管理技能，且学历水平偏低；技术队伍年龄结构合理，但教育层次、职称水平偏低，没有研究生以上学历的技术人员，半数以上的技术人员是助理工程师及以下职称，销售队伍主要是青壮年，但人数太少，主要是技术出身，没有人经过营销专业教育，工人队伍年龄结构合理，但教育层次、职称水平太低，有近65%的工人是初中以下文化水平。
A公司人力资源管理的功能薄弱,以各直线部门干部的经验化管理为主，尤其缺乏绩效考核体系，人力资源方面目前出现的问题已制约了企业的发展，员工普遍缺乏竞争意识，缺乏工作压力，由于缺乏绩效评估，没有有效的激励，干好干坏差不多，员工逐渐失去进取心。
A公司进一步的发展迫切需要规范有效的管理，尤其是通过合适的人力资源管理来调动员工积极性，增强公司的竞争力，人力资源管理模型的运用是形成完善的人力资源管理体系的基础。
人力资源行业的大数据分析解决方案
人力资源行业的大数据分析解决方案随着信息时代的到来，大数据在各个行业中发挥着越来越重要的作用。
其中，人力资源行业也不例外。
大数据分析解决方案能够帮助人力资源从业者更好地理解员工需求、优化人力资源管理、提高人力资源决策的科学性。
本文将探讨人力资源行业中的大数据分析解决方案，并介绍其中的三个主要应用领域。
一、招聘与人才管理在人才竞争激烈的现代社会，企业的招聘与人才管理是至关重要的。
大数据分析能够帮助企业提高招聘效率和预测人才流失的可能性。
通过分析员工简历、面试记录、离职原因等数据，人力资源从业者可以更加全面地评估和了解候选人的背景、技能和潜力。
此外，大数据分析还可以通过追踪员工的离职记录和轨迹，帮助企业预测员工的流失概率，从而提前采取适当的留人措施。
二、绩效管理和培训发展绩效管理和培训发展是企业人力资源管理的两大重要环节。
大数据分析可以帮助企业更加准确地评估员工绩效和培训需求。
通过分析员工的历史绩效数据、培训记录和个人发展计划，人力资源从业者可以识别出高绩效员工和潜力员工，并制定相应的激励和培训计划。
此外，大数据分析还可以帮助企业了解员工对培训项目的反馈和满意度，从而优化培训内容和方式，提高培训效果。
三、员工满意度与福利管理员工的满意度和福利管理关系到企业的稳定和发展。
大数据分析可以帮助企业更好地了解员工的需求和期望，制定相应的福利政策和激励手段。
通过分析员工调查问卷、员工福利使用记录和离职调查数据，人力资源从业者可以洞察员工对福利的需求、对企业文化的认可程度，并根据分析结果，及时调整和改进福利政策，提高员工满意度。
人力资源行业的大数据分析解决方案能够为企业带来许多益处。
通过合理利用大数据分析工具和技术，人力资源从业者可以更好地了解员工需求，改进工作流程，提高绩效和满意度，有效应对人才挑战，从而推动企业的发展。
虽然大数据分析解决方案的应用在人力资源行业中还存在一些挑战，如数据安全和隐私保护等，但随着技术的进一步发展和政策的完善，这些问题也将逐渐得到解决。
人力资源管理咨询方案设计
人力资源管理咨询方案设计人力资源管理咨询的最终目的是使企业的人力资源管理能够充分的配合企业的发展战略。
一、中小企业人力资源管理咨询要点（一）中小企业人力资源管理碰到的问题：1、企业人力资源战略和规划缺失，尤其对数量、质量和结构均缺乏前瞻性，人力资源部门急于应付各种招聘和培训，不但跟不上企业的发展需求，更限制了企业其它优势的发挥；2、人力资源战略和规划不适配企业的战略目标，或者战略目标调整后人力资源无法提供有效的支持；3、人力资源战略和规划不能落地，各个人力资源模块各自为战，人工总成本不断增长亦无法吸引到关键人才；4、企业不清楚自己的薪酬在市场上的竞争位置，缺乏动态薪酬调整机制和核心员工薪酬策略；5、绩效管理流于形式，绩效考核指标设置不合理，员工普遍抗拒，甚至研究考核漏洞投机取巧，没能发挥改善管理、激发团队的作用；6、薪酬策略和企业文化相悖，耗费企业大量的时间精力，经常出现培训一批流失一批的现象；7、缺乏适应企业实际情况的能力素质模型，内部培养的管理人员和新来的经理人难以融洽，心理隔阂影响核心团队的合力，协调成本高企；8、内部调动不理想，无科学的可操作机制，经常出现错位人才因不得志流失；9、缺乏人才梯队建设，或者人才储备成为企业负担，同时出现部分人工作量过大、长期透支现象。
（二）中小企业人力资源管理咨询的主要从如下方面开展1、工作分析?? 工作分析可以说是建立人力资源体系工作的最重要、最基础的一环。
通过工作分析，可以让员工明确各自的工作岗位职责、工作目的和范围、任职人的素质要求。
在工作分析的基础上，才能进一步做好绩效考核、薪酬体系设计、培训发展、人员招聘等工作，有助于工作规范化，提高顾客服务质量和顾客满意度，它不仅是人力资源的重要工作，也是质量管理所要求必须的，是ISO9001:2000版中非常重要的一环，因此如果公司需要引入is9001,做好工作分析将非常有帮助。
工作分析包括的内容：a) 前期工作（宣传、培训等）b) 分析目前各分公司/部门组织架构c) 撰写职务说明书（含：职位目的、工作职责、相关组织结构、工作环境、能力要求等）d) 评估岗位设置，如有必要，科学调整岗位设置，确定岗位等级，定职定岗e) 分析分公司/部门之间的信息传递，撰写关键流程，如有必要，可进行流程再造工作。
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（四）模型化
这是数据挖掘的核心环节，在经过以上步骤的处理和分析后，问题进一步明确数据结构和内容进一步根据需求进行了调整，就可以建立数据挖掘模型。在预测过程中，一般是用神经网络、决策树、数理统计、时间序列分析等方法来建立模型。
三、数据模型的建立和分析
（一）收集数据
在全国道路交通事故情况中选取2005--2009年河南省交通事故情况进行分析；
Key words: mass data, data mining, regression model, scheme
一、引言
随着信息技术的发展，人们积累的数据越来越多。事实上，数据本身是没有意义的，只有用以进行分析处理才真正起到作用。因此，可以说激增的数据背后更重要的是隐含的信息，人们希望能够对这些数据进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。
海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究。
在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：数据量过大，数据中什么情况都可能存在；软硬件要求高，系统资源占用过高；要求很高的处理方法和பைடு நூலகம்巧。
基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提高了处理效率和处理的成功率。
数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取出隐含在其中的、可信、新颖、人们事先不知道的、但又是潜在有用的模式的高级处理过程。数据挖掘是由统计学、人工智能、数据库、可视化技术等多个领域相融合而形成的一个交叉学科。除了进行关系和规则的描述之外，数据挖掘的一个很重要的任务是分析。根据在过去和现在的数据中寻找到的规律建模，这样的模式有时候也可以认为是以时间为关键属性的关联知识。
关键词：海量数据，数据挖掘，回归模型，方案
Abstract: with the development of Internet, mobile Internet and development of Internet of things, nobody can deny that we come to a massive data era. As data accumulate more and more, many industries are facing problems based on large amounts of data analysis . This paper ibased on the analysis of mass data mining method of Henan province from 2005 to 2009, using the data of traffic accidents, designes a data analysis program.
一个数据挖掘系统可以自动在大型数据库中寻找预测性信息，以往需要进行大量手工分析的问题如今可以迅速直接由数据本身得出结论。一个典型的例子是数据挖掘在交通事故中的应用，交通事故数据挖掘应用分析的主要作用有：可以分析出影响交通安全的诸因素及其影响的轻重程度，预测交通事故的发展趋势；发现和识别事故高发区域、交叉口和路段；可以分析交通事故成因、特征、规律及交通安全工作中的薄弱环节，明确交通安全管理工作的重点和对策等。
二数据挖掘分析的过程
(一)问题定义
一个行业或者机构面临的数据挖掘需求总是多种多样的，在问题形成之前甚至需要多次研究问题本身，再由问题提炼出模型。这样，一个数据挖掘的使用者最先也是最重要的就是熟悉背景知识，弄清需求，要想充分发挥数据挖掘的价值，必须对目标要有一个清晰明确的定义，即决定到底想干什么。
（二）获取数据资源，建立数据挖掘库
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基于海量数据的数据分析方案设计
data analysis program design based on mass data
摘要：随着互联网，移动互联网和物联网的发展，谁也无法否认，我们来到了一个海量数据的时代。随着数据积累的越来越多，现在许多行业大多面临基于海量数据的分析问题，该文从基于海量数据挖掘的分析方法出发，利用河南省2005到2009年交通事故的数据，设计了一个数据分析方案。
要进行数据挖掘必须收集到要挖掘的数据资源。更多情况下，这些数据资源分布在不同的数据源里，因为大部分情况下需要预处理，修改这些数据，而且常会遇到采用外部数据的情况，所以应该尽量将其收集到一个数据库或者数据仓库中。
（三）分析和调整数据
分析数据就是数据深入研究其规律的过程，从数据集中找出规律和趋势，可以采用聚类分类关联规则发现等具体的分析技术，最终要达到的目的就是搞清楚多因素相互影响的复杂关系，最后发现因素之间的相关性。调整数据是基于以上数据分析的过程和结论，在对数据状态和趋势有了进一步了解的基础上进行数据调整，这时对问题要进一步明确化、量化，针对问题的需求对数据进行增删，按照对整个数据挖掘过程的新认识组合或生成一个新的变量，以体现对状态的准确描述。