Data mining anwendungen in entscheidungsunterstützungssystemen und ein anwendungsbeispiel bei der personalauswahl
Karar destek sistemlerinde veri madenciliği uygulamaları ve personel seçiminde uygulama örneği
- Tez No: 550655
- Danışmanlar: PROF. DR. YÜCEL YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: İş Zekâsı, Veri Madenciliği, Karar Destek Sistemleri, İnsan Kaynakları, Sınıflandırma Yöntemleri, Büyük Veri, Makine Öğrenmesi, Personel seçimi, İnsan kaynakları yönetimi, İşe alma, Decision support systems, Personnel selection, Data mining, Human resources, Human resources management, Recruitment
- Yıl: 2019
- Dil: Almanca
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
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.
Özet (Çeviri)
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. Schlüsselwörter: Business Intelligence, Data Mining, Entscheidungsunterstützungssysteme, Personalmanagement, Klassifizierungsmethoden, Big Data, Machine Learning.
Benzer Tezler
- Einsatz von data mining alssegmentierungsinstrument der vorhandenen kunden - am fallbeispiel von kraftstoff sektor in der Türkei
Mevcut müşteri segmentasyonunda veri madenciliği yönteminin kullanılması - Türkiye'de akaryakıt sektöründe uygulama
NİSBET GÜLDEN YÜKSEK
Yüksek Lisans
Almanca
2007
İşletmeMarmara Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLPINAR KELEMCİ SCHNEİDER
- Data mining using queny flocks with views
Görüntülü sorgu paketleri ile veri madenciliği
MELİHA YETİŞGEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2000
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL HAKKI TOROSLU
- Data mining in customer relation ship management: Model building and application in automotive industry
Müşteri ilişkileri yönetiminde veri madenciliği modelinin oluşturulması ve otomotiv sektöründe uygulanması
BERİL SİPAHİ
- Bankacılık sektöründe müşteri ilişkileri yöntemi (CRM) açısından veri madenciliği (Data mining) yöntemi : Özel bir bankada gerçekleştirilen uygulama
Data mining aproach from the point to customer relationship management (CRM) in the banking sector: An application on a private bank
DORUK PARMAN
- Data mining methods and an appilcation
Veri sondajlama metodları ve örnek uygulaması
BABÜR KARACA
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEROL BULKAN
