介绍数据挖掘技术在现代企业管理中的应用背景及其对人力资源管理的重要性。
明确本文的研究目标，探讨数据挖掘如何提升企业人力资源管理决策的效率与准确性。
分析数据挖掘技术对企业人力资源管理的积极影响及其在决策支持中的作用。
概述本文的主要研究内容，包括数据挖掘技术的应用案例及其在企业管理中的实践分析。
阐述数据挖掘的基本概念、定义及其在数据分析中的重要性。
介绍数据挖掘常用的技术方法，包括聚类分析、分类、关联规则等，并简要解释其原理。
描述数据挖掘的基本流程，包括数据预处理、挖掘算法的选择和结果解释等步骤。
列举数据挖掘在不同行业的应用实例，突出其在企业人力资源管理中的潜力。
探讨数据挖掘如何通过分析简历和历史招聘数据来优化员工招聘与选拔流程。
分析数据挖掘技术在员工绩效评估中的应用，如何提升绩效管理的精确度。
介绍如何利用数据挖掘模型预测员工流失风险，帮助企业采取有效的留人策略。
阐述数据挖掘在识别员工培训需求及制定个性化培训方案中的应用价值。
选择特定企业作为案例，描述其背景及在数据挖掘方面的具体应用情况。
介绍案例企业在数据收集和处理过程中采用的方法与工具，以确保数据质量。
展示数据挖掘分析的结果，并讨论其对企业人力资源管理决策的实际影响。
总结案例研究的经验教训，指出数据挖掘在人力资源管理中的应用前景与挑战。
总结本文的主要研究结论，强调数据挖掘技术对人力资源管理决策的重要贡献。
提出未来在数据挖掘与人力资源管理结合方面进一步研究的方向和可能性。
基于研究结论，给出企业在实施数据挖掘技术时的政策建议与实践注意事项。