文档介绍：....基于神经网络算法研究年龄,工龄,职位,婚姻状况,教育程度对雇员薪酬的影响专业:信息管理与信息系统组员:刘金福,白润之,赵九龙,赵龙,冯逸萱指导教师:刘伟江副教授一、研究背景:数据挖掘,挖掘数据背后的世界一个数据库的整体,有若干个部分组成,就像一个一个不同的抽屉,我们把相应的数据收集起来,放在对应的抽屉中,以后便于查找,但是现实的生活并不像从抽屉里面找东西那么简单,对于企业的管理更是要精益求精,作为管理者要从细枝末节从掌控整个企业的运行。我们在讨论研究方向时,主要的思路就是,找到一些外表看似正常,无联系数据的内部联系,以达到完善企业管理的目的!很多常见的内在联系已经不再重要,我们从几张独立的表当中发现了雇员薪酬的几个影响因素,包括年龄,工龄,教育程度等等,他们是本来不相连的数据,但是却共同决定了一个员工的薪酬,我们企业管理者,人力资源主管,很多时候就是在不知道如何对员工给予适当的激励政策什么时候给,给多少,这个的研究结果很大程度上解....决了这个问题,对于薪酬的制定,有了自己量的标准,也为新入门的员工指明了方向,让他们知道了自己升迁的道路是什么样的,更加便于管理,和制定薪酬标准。二、基于神经网络数据挖掘方法的研究过程::,我们选择了employee数据,在这个过程中我们对雇员数据进行分类、汇总、定义、建表等一系列操作。我们对employee表中的salary的薪酬数据进行了等级分类:共0~5级,0级,薪酬为20￥;1级,薪酬为3700~5900￥;2级,薪酬为6100~10000￥;3级,薪酬为11000~17000￥;4级,薪酬为25000~50000￥;5级,薪酬为80000￥;:1)Foodmart数据库表的导入(employee数据),如下图:........2)数据处理过程(SQLserver语句):altertableemployeeaddagechar(10),hire_agechar(10)godeclareupg_cus_cursorcursorforselectbirth_******@birthdatedatetimeopenupg_cus_cursorfetchnextfromupg_cus_******@birthdatewhile@***@FETCH_STATUS=******@birthdatebetween'1910-1-6'and'1919-12-31'....updateemployeesetage='0'wherecurrentofupg_cus_******@birthdatebetween'1920-1-6'and'1929-12-31'updateemployeesetage='1'wherecurrentofupg_cus_******@birthdatebetween'1930-1-6'and'1939-12-31'updateemployeesetage='2'wherecurrentofupg_cus_******@birthdatebetween'1940-1-6'and'1949-12-31'updateemployeesetage='3'wherecurrentofupg_cus_******@birthdatebetween'1950-1-6'and'1959-12-31'updateemployeesetage='4'wherecurrentofupg_cus_******@birthdatebetween'1960-1-6'and'1969-12-31'updateemployeesetage='5'....wherecurrentofupg_cus_******@birthdatebetween'1970-1-6'and'1979-12-31'updateemployeesetage='6'wherecurrentofupg_cus_******@birthdatebetween'1980-1-6'and'1989-12-31'updateemployeesetage='7'wherecurrentofupg_cus_cursorfetchnextfromupg_cus_******@birthdateendgoupdateemployeesetsalary=0wheresalary=20goupdateemployeesetsalary=1wheresalarybetween3700and5900goupda