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当今社会，知识的价值日益凸现，知识更新的速度日趋加快。统计资料显示，全球生产总值的高速增长中，“知识份额”已经由20世纪初的5％上升到如今的80％以上。已有研究表明，知识更新速度已经从18世纪以前的每80至90年翻一番，19世纪60年代的每50年翻一番加快到20世纪90年代以来的每3至5年翻一番。
置此大环境下，员工个人要持续学习新知识，才能不会被日趋激烈的竞争所淘汰；企业需要不断引入新的生产技术及先进管理理念，方可保证其在行业中的竞争力。但传统培训模式很难适应信息、知识更新速度不断加快的网络时代的新要求，并且，这一问题正日趋加剧。将数据挖掘技术用于企业员工培训，可以解决员工培训出现的新问题。运用数据挖掘技术，可以从大型数据库或数据仓库中的大量数据中提取辅助培训决策的关键性知识，这些知识是隐含的、未知的及潜在有用的信息。
一、模式内涵、特点及适用性
1.培训模式内涵。基于数据挖掘技术的员工培训模式是运用数据挖掘技术，快速的从大量数据中提取出隐藏在其中、潜在有用的培训信息和知识——这些信息和知识可以是文本、图形、图像数据，为培训师制定正确的、有针对性的员工培训决策提供帮助的培训模式。
2．培训模式特点。基于数据挖掘技术的员工培训模式能帮助培训师从企业发展战略要求、各类员工群体培训需求重点及员工个体特征三个方面出发制定培训计划，提高员工培训工作的效率。
①保证员工培训内容和企业发展战略的强相关性。企业的发展战略直接影响着员工培训的类型、数量及培训所需要的资源（如资金、受训者的时间等）。借助于数据挖掘技术，企业可以确定与其发展战略密切关联的、员工所必须具备的知识技能、能力素质及其所需达到水平，识别并剔除对企业的发展没有贡献或贡献率低的培训项目，保证员工培训内容与企业发展战略的强相关性。
②保证员工培训内容与各类员工群体的培训需求重点的高度契合性。各类员工群体的培训需求侧重点不同，如果对其开展所有的培训内容，会大量浪费企业的资源。借助于数据挖掘技术，可以从各类员工群体的日常工作记录中寻找确定其重要的工作任务及待加强的知识、技能和行为方式，为培训师制定高效的培训项目提供依据，保证各类员工群体的培训需求重点与企业所制定培训内容的高度契合性。
③保证所制定培训策略与员工个人特征的高针对性。由于时空的扩展，员工主体特征不容易把握。基于数据挖掘技术的员工培训模式可以自动收集并记录下员工在培训过程中的特征数据，在培训系统中形成员工的数据档案资料库，帮助培训师把握员工在培训过程中的进度、能力、习惯，预测并指导培训师制定培训策略，保证其所制定的培训策略与员工个人特征的高针对性。
3.培训模式适用性。传统培训模式大多依靠培训师自己的经验进行决策，存在主观、片面、盲目及速度慢等诸多问题，无法适应时代发展的要求。基于数据挖掘在数据的快速组织、分析和知识发现等方面的巨大优势和对信息的深层挖掘，基于数据挖掘技术的员工培训模式适用于对知识更新要求速度快、信息化程度高的企业员工的培训。如我国由于近年来技术创新力急需加强，对技术人员的知识、技能的更新速度、水平及数量要求较高，数据挖掘培训模式可以很好的满足这种需求，加快知识更新速度、提高知识更新质量。
二、模式实现过程
基于数据挖掘技术的员工培训模式其实现过程主要包括三个步骤：
第一步，借助于数据挖掘工具，模式中的“数据库”将把涉及企业的各种内部数据和外部信息汇集起来，经过处理和转换，形成集中统一、随时可用的培训信息，保证培训过程信息的充足性和针对性。
第二步，数据挖掘工具将从这些经过处理的数据中，找出针对不同群体受训者的潜在的培训需求，并在需求确定的基础上启动做出预测。
第三步，培训师将借助于数据挖掘技术对企业现有状况和培训体系进行分析。区分出不同的受训者，根据受训者不同的特征进行有针对性的培训，提炼出受训者需要的知识体系并且进行合理的培训考评。
经济、社会的全面发展和知识更新速度的加快对企业员工培训提出了新要求，要求探索出新的员工培训模式以应对。本文研究提出了基于数据挖掘技术的员工培训模式，并从内涵、特点、适用性及模式实现过程三个方面进行了探索。该模式以数据挖掘技术、计算机及网络通讯技术为支持，此模式下，培训师可以整合企业发展战略要求、各类员工群体培训需求重点、员工个体特征以及培训的时间条件、技术能力、企业可利用资源等，并进行员工培训的具体设计和调整，以实现员工培训资源的共享性、培训方式的便捷性、培训的针对性和经济性。该培训模式对知识更新速度快、信息化程度高的企业或员工培训有高适用性。
（作者单位：长庆油田第一输油处西北工业大学）
置此大环境下，员工个人要持续学习新知识，才能不会被日趋激烈的竞争所淘汰；企业需要不断引入新的生产技术及先进管理理念，方可保证其在行业中的竞争力。但传统培训模式很难适应信息、知识更新速度不断加快的网络时代的新要求，并且，这一问题正日趋加剧。将数据挖掘技术用于企业员工培训，可以解决员工培训出现的新问题。运用数据挖掘技术，可以从大型数据库或数据仓库中的大量数据中提取辅助培训决策的关键性知识，这些知识是隐含的、未知的及潜在有用的信息。
一、模式内涵、特点及适用性
1.培训模式内涵。基于数据挖掘技术的员工培训模式是运用数据挖掘技术，快速的从大量数据中提取出隐藏在其中、潜在有用的培训信息和知识——这些信息和知识可以是文本、图形、图像数据，为培训师制定正确的、有针对性的员工培训决策提供帮助的培训模式。
2．培训模式特点。基于数据挖掘技术的员工培训模式能帮助培训师从企业发展战略要求、各类员工群体培训需求重点及员工个体特征三个方面出发制定培训计划，提高员工培训工作的效率。
①保证员工培训内容和企业发展战略的强相关性。企业的发展战略直接影响着员工培训的类型、数量及培训所需要的资源（如资金、受训者的时间等）。借助于数据挖掘技术，企业可以确定与其发展战略密切关联的、员工所必须具备的知识技能、能力素质及其所需达到水平，识别并剔除对企业的发展没有贡献或贡献率低的培训项目，保证员工培训内容与企业发展战略的强相关性。
②保证员工培训内容与各类员工群体的培训需求重点的高度契合性。各类员工群体的培训需求侧重点不同，如果对其开展所有的培训内容，会大量浪费企业的资源。借助于数据挖掘技术，可以从各类员工群体的日常工作记录中寻找确定其重要的工作任务及待加强的知识、技能和行为方式，为培训师制定高效的培训项目提供依据，保证各类员工群体的培训需求重点与企业所制定培训内容的高度契合性。
③保证所制定培训策略与员工个人特征的高针对性。由于时空的扩展，员工主体特征不容易把握。基于数据挖掘技术的员工培训模式可以自动收集并记录下员工在培训过程中的特征数据，在培训系统中形成员工的数据档案资料库，帮助培训师把握员工在培训过程中的进度、能力、习惯，预测并指导培训师制定培训策略，保证其所制定的培训策略与员工个人特征的高针对性。
3.培训模式适用性。传统培训模式大多依靠培训师自己的经验进行决策，存在主观、片面、盲目及速度慢等诸多问题，无法适应时代发展的要求。基于数据挖掘在数据的快速组织、分析和知识发现等方面的巨大优势和对信息的深层挖掘，基于数据挖掘技术的员工培训模式适用于对知识更新要求速度快、信息化程度高的企业员工的培训。如我国由于近年来技术创新力急需加强，对技术人员的知识、技能的更新速度、水平及数量要求较高，数据挖掘培训模式可以很好的满足这种需求，加快知识更新速度、提高知识更新质量。
二、模式实现过程
基于数据挖掘技术的员工培训模式其实现过程主要包括三个步骤：
第一步，借助于数据挖掘工具，模式中的“数据库”将把涉及企业的各种内部数据和外部信息汇集起来，经过处理和转换，形成集中统一、随时可用的培训信息，保证培训过程信息的充足性和针对性。
第二步，数据挖掘工具将从这些经过处理的数据中，找出针对不同群体受训者的潜在的培训需求，并在需求确定的基础上启动做出预测。
第三步，培训师将借助于数据挖掘技术对企业现有状况和培训体系进行分析。区分出不同的受训者，根据受训者不同的特征进行有针对性的培训，提炼出受训者需要的知识体系并且进行合理的培训考评。
经济、社会的全面发展和知识更新速度的加快对企业员工培训提出了新要求，要求探索出新的员工培训模式以应对。本文研究提出了基于数据挖掘技术的员工培训模式，并从内涵、特点、适用性及模式实现过程三个方面进行了探索。该模式以数据挖掘技术、计算机及网络通讯技术为支持，此模式下，培训师可以整合企业发展战略要求、各类员工群体培训需求重点、员工个体特征以及培训的时间条件、技术能力、企业可利用资源等，并进行员工培训的具体设计和调整，以实现员工培训资源的共享性、培训方式的便捷性、培训的针对性和经济性。该培训模式对知识更新速度快、信息化程度高的企业或员工培训有高适用性。
（作者单位：长庆油田第一输油处西北工业大学）