Data mining anwendungen in entscheidungsunterstützungssystemen und ein anwendungsbeispiel bei der personalauswahl

Abstract

Şirketlerin en önemli varlığı insan kaynağıdır. Bu nedenle şirketlerin personel isithdamı oldukça önemli bir konudur. Özellikle büyük şirketlerin iş ilanlarına aynı anda çok sayıda başvuru olabilmektedir. Bu durum nedeniyle çoğu zaman şirketlerin insan kaynakları bölümleri çeşitli sistemler kullanarak hangi kişinin mülakata çağrılacağına ve hangi kişinin işe alınacağına karar vermektedir. Ancak bu durum çoğu zaman ihtiyaç duyulan kişinin binlerce kişinin arasında kaybolmasına veya dikkate alınmamasına sebep olmaktadır. Bu çalışmada, personel seçmek için Veri madenciliği yöntemleri kullanılarak karar destek sistemi oluşturulmaya çalışılmıştır. Bu amaç için 613 kişinin katıldığı bir anket çalışması yapılmıştır. Karar kriterlerinin belirlenmesi için global ve yerel trendlerin belirlendiği anketlerden derlenen veriler kullanılmıştır. Bu veriler Rapidminer adlı veri madenciliği programında analiz edilmiştir. Veriler CART, C 4.5, ID3, Naive Bayes ve Random Forrest algoritmaları kullanılarak analiz edilmiştir. Analiz sonuçları için Holdout, Çapraz geçerleme ve Bootstrap yöntemleriyle performans testi yapılmıştır. Bu çalışmanın sonuçları personel seçmenin gereklerini tanımlamış, işe alınacak kişi ve şirket beklentileri arasındaki ilişkileri ortaya koymuştur. En iyi sonuç C4.5 algoritması ile %79.29 olarak tespit edilmiştir. Bu oran, personel seçmek amacıyla veri madenciliği yapıldığında yüksek bir doğruluk oranına ulaşılabildiğini göstermektedir.

Das bedeutendste Kapital der Unternehmen sind menschliche Ressourcen. Daher ist es für sie sehr wichtig Mitarbeiter zu beschäftigen. Eine große Anzahl an Bewerbungen kann für Stellenanzeigen großer Unternehmen eingereicht werden. Aufgrund dieser Situation entscheiden die Personalabteilungen der Unternehmen oft, welche Personen für ein Vorstellungsgespräch kontaktiert und wer mit welchen Systemen beschäftigt werden kann. Dies führt jedoch häufig dazu, dass viele Bewerber unter Tausenden ignoriert werden. In dieser Studie wird versucht mithilfe von Data Mining-Methoden ein Entscheidungsunterstützungssystem zu entwickeln, um Personal für Unternehmen auszuwählen. Zu diesem Zweck haben 613 Personen an einer Umfrage teilgenommen. Zur Bestimmung der Entscheidungskriterien wurden die aus der Umfrage zusammengestellten Daten herangezogen, in denen die globalen und lokalen Trends ermittelt wurden. Diese Daten wurden anhand des Data Mining-Programms namens Rapidminer analysiert und mit CART, C 4.5, ID3, Naive - Bayes und Random Forrest bewertet. Für die Analyseergebnisse wurden Performanceleistungstests mit den Holdout, Kreuzvalidierung und Bootstrap - Methoden durchgeführt. Die Ergebnisse dieser Studie haben die Anforderungen an die Personalrekrutierung beschrieben und die Beziehungen zwischen der Person und den Erwartungen des Unternehmens aufgezeigt. Das beste Ergebnis wurde mit dem Algorithmus C4.5 zu 79,29% erfasst. Dieses Verhältnis zeigt, dass eine hohe Genauigkeitsrate erreicht werden kann, wenn Data Mining zur Personalauswahl durchgeführt wird.