21世纪最重要的是人才,对于企业来说,最核心的竞争力当属有一支强有力的人才队伍,而有效的绩效考评和科学的激励制度是吸引并且留住优秀人才的前提。企业在管理中只有因地制宜的适用有效的绩效考核,对员工的工作成果给予认可,才能得到员工的认同感和归属感,进而留住人才并在市场竞争中掌握主动权。当前,很多IT企业仅仅把目光锁定在市场占有率和公司的业务扩张上,并没有将有效的精力放在员工绩效考评方面,或者仅仅对绩效考评中积累的大量数据进行了简单的备份、查询、统计操作没有对绩效考评结果的成因做相应的分析,从而无法针对考评中存在的问题进行改进。数据挖掘能够对数据信息进行深层次的挖掘分析,把它应用于绩效考评将有益于发掘考评结果与各种因素之间潜在的内在联系。数据挖掘从历史数据中发掘出有用的信息,并可以以分类规则的形式展示出来,从而更好地利用数据积累,这将有利于绩效考核质量的提高和改进。本论文提出了一种新的研究方案,将决策树技术应用在绩效考评系统中,挖掘出隐藏在员工绩效考评背后有价值的信息,通对大量真实数据的挖掘处理,找出员工绩效考评中的核心属性,目的是对员工的工作进行有效引导,在提升公司运营效率的同时,提高员工自身的工作能力。论文对数据挖掘和分类决策树的相关概念和方法进行了详细的介绍,通过对常用的分类算法进行评估比较,选择使用决策树的分类算法进行研究；对常用的决策树算法的优缺点进行对比,根据各算法的特点,结合绩效考评的实际数据情况,最终选择使用ID3算法进行挖掘研究。另外,本文针对传统ID3算法多值偏向性的问题进行了改进,并实验证明了新算法的有效性。结合X公司提供的员工绩效考评数据,采用改进后的算法对考评数据进行了分类分析,得出了基于决策树技术的绩效考评分析应用研究模型。