本文探讨了如何利用大数据进行年度薪资决策，包括数据收集清洗、数据分析与特征工程、建立薪资模型，以及综合考虑其他因素进行薪资调整，强调了大数据在人力资源管理中的重要性。
用大数据驱动的年度薪资决策
在当今信息时代，大数据的应用已经渗透到各个行业和领域。而在人力资源管理中，大数据也扮演着越来越重要的角色。本文将探讨如何利用大数据来决定员工的年度薪资，并提供相应的源代码示例。
- 数据收集和清洗
要进行基于大数据的薪资决策，首先需要收集和清洗相关数据。这些数据可以包括员工的个人信息（如年龄、性别、工作经验）、绩效评估数据、培训记录、市场薪资水平等。可以通过员工档案、绩效管理系统和外部调研等渠道获取这些数据。
以下是一个简单的示例代码，用于从数据库中获取员工绩效数据：
import pandas as pd
import psycopg2
# 连接数据库
conn = psycopg2.connect(database="your_database",
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