استراتژی آکادمی

با توجه به نقش مهم منابع انسانی در توسعه و تقویت سازمان ها، داده کاوی در مدیریت منابع انسانی ابزاری ضروری برای ارتقای کیفیت فرآیندهای منابع انسانی تلقی می شود. مشکلات را بهتر شناخت و راهکارهای مناسبی برای رفع آنها ارائه کرد. علاوه بر این، با جمع‌بندی داده‌های مختلف، می‌توانید از نقاط قوت و ضعف سازمان خود برای بهبود عملکرد واحد، بهبود فرآیندهای منابع انسانی و افزایش بهره‌وری سازمان استفاده کنید.

داده کاوی چیست؟

تحلیل داده ها ترجمه اصطلاح داده کاوی مجموعه ای از ابزارهای جستجو، گزارش و پشتیبانی تصمیم است که بر اساس داده های تاریخی یک سازمان و همچنین قادر به پیش بینی آینده است.به عبارت دیگر داده کاوی فرآیند استخراج اطلاعات و یافتن ناهنجاری ها و الگوها از مجموعه داده های بزرگ است که با توجه به رویدادهای جاری در یک شرکت یا سازمان، بحران های رخ داده، تئوری های سازمانی و مدیریتی و مستندسازی تجربیات مدیریتی گردآوری شده است. این اطلاعات راه حلی برای مشکل شما ارائه می دهد.

داده کاوی برای نوآوری بهره وری در زمینه های مختلف از جمله مدیریت مشتری، مدیریت تولید و مدیریت مالی سازمان ضروری است. در سال های اخیر داده کاوی انجام شده است. رشته مدیریت منابع انسانی این نیز توجه بسیاری را به خود جلب می کند.

اهمیت نیروی انسانی چیست؟

منابع انسانی نقش مهمی در توسعه و تقویت سازمان ها دارد. حقوق و دستمزد، مدیریت عملکرد، آموزش و توسعه، استخدام و افزایش ارزش کسب و کار عناصر مهم و ضروری برای شرکت ها هستند و در نهایت تحت پوشش منابع انسانی قرار می گیرند. مدیریت منابع انسانی بخش مهمی از یک سازمان است و مسئولیت اهداف شرکت را به طور مستقیم و غیرمستقیم به افراد شاغل در سازمان می‌دهد. مدیریت منابع انسانی شامل استخدام یا حفظ افراد با استعداد است، اما اغلب آنها را به دلیل سیاست های استخدام ضعیف یا فرسودگی از دست می دهد.

مقاله پیشنهادی: حفظ و مدیریت منابع انسانی با کیفیت

داده کاوی در مدیریت منابع انسانی

سازمان ها در حال حاضر مقادیر زیادی داده در رابطه با فرآیندهای مختلف مدیریت منابع انسانی (استخدام، حفظ، آموزش، ارزیابی عملکرد) تولید می کنند. در سال‌های اخیر، محققان استفاده از تکنیک‌ها و تکنیک‌های داده کاوی را به عنوان رویکردی مؤثر برای پردازش داده‌های منابع انسانی برای تصمیم‌گیری بهتر در مورد مسائل مختلف سازمانی آغاز کرده‌اند. در این زمینه، محققان روش‌های تحقیق جدیدی را برای استفاده از داده‌های بزرگ برای تحلیل و تصمیم‌گیری سازمانی در نظر گرفته‌اند. استفاده از داده ها در مدیریت منابع انسانی به انواع داده های مرتبط با عملکردها و عملکرد انسانی در یک سازمان اشاره دارد.

این داده ها شامل اطلاعات مربوط به جزئیات شخصی کارکنان، سابقه کاری، شرایط قرارداد، عملکرد، ساختار سازمانی، هوش هیجانی و اصول رفتاری است.

داده کاوی مدیریت منابع انسانی برای مدیران و کارشناسان منابع انسانی این به سازمان ها کمک می کند تا با استخدام دقیق تر استعدادها و بهبود عملکرد استعداد، بهره وری را افزایش دهند.

با تجمیع داده‌های مختلف، می‌توان از نقاط قوت و ضعف یک سازمان برای بهبود عملکرد منابع انسانی و فرآیندهای منابع انسانی استفاده کرد و ارزیابی‌های سازمانی را برای دستیابی به درک عمیق‌تری از سازمان پیشنهاد کرد.

روش داده کاوی

داده کاوی به گروه های زیر طبقه بندی می شود:

• طبقه بندی
• خوشه بندی
• قوانین مشارکت
• پسرفت

هر یک از این روش ها شامل روش های مختلفی است.به داده کاوی در حوزه مدیریت منابع انسانی روش های طبقه بندی در درجه اول برای کمک به مدیران برای درک بهتر منابع انسانی خود استفاده می شود.

روش طبقه بندی

نحوه طبقه بندی روش های ریاضی مانند. درخت تصمیم، شبکه های عصبی، ماشین های بردار پشتیبان و غیره برای طبقه بندی استفاده می شوند. به عبارت دیگر، طبقه‌بندی فرآیند یافتن مدل‌هایی است که طبقات و مفاهیم داده‌ها را توصیف می‌کنند و داده‌ها را در گروه‌های خاص طبقه‌بندی می‌کنند. الگوریتم های طبقه بندی از تجربیات گذشته درس می گیرند. این یادگیری تجربی نشان‌دهنده گامی اساسی در جهت تقلید از توانایی‌های القایی مغز انسان است که بر اساس آن مغز می‌تواند مشکلات شناسایی گروه‌های دسته‌بندی را حل کند. تکنیک های طبقه بندی فرآیند، داده های اصلی مورد نیاز را از داده های بزرگ جدا می کند.

مهمترین تکنیک های طبقه بندی عبارتند از:

درخت تصمیم راهی برای نمایش مجموعه ای از قوانین است که به یک مقوله یا ارزش منتهی می شود. پس از طبقه بندی داده های خود، می توانید نتایج را در نموداری به نام درخت تصمیم رسم کنید. درختان تصمیم نوع بسیار مهمی از الگوریتم داده کاوی هستند که در مدلسازی نظارت شده مورد استفاده قرار می گیرند. تکنیک‌های درخت تصمیم، داده‌ها را به گروه‌های جداگانه تبدیل می‌کند که فاصله بین گروه‌ها را افزایش می‌دهد. الگوریتم های مختلفی برای درخت های تصمیم طراحی شده است. بسیاری از محصولات تجاری داده کاوی از مجموعه ای از الگوریتم ها استفاده می کنند که هر کدام به طور معمول در یک زمینه قدرت دارند و انتخاب هر یک از این الگوریتم ها توسط گروهی از متخصصان بررسی های لازم را انجام داده است. شما باید این کار را انجام دهید.

درخت تصمیم یکی از محبوب ترین روش های طبقه بندی در مدیریت منابع انسانی پایگاه داده است

کاربرد روش درخت تصمیم

درختان تصمیم یکی از پرکاربردترین الگوریتم های داده کاوی هستند. روش درخت تصمیم به دلیل درک سریع و آسان نسبت به سایر روش ها مورد توجه محققین قرار گرفته است. درخت تصمیم برای سؤالاتی استفاده می شود که می توان آنها را به گونه ای مطرح کرد که یک پاسخ در قالب یک دسته یا نام کلاس وجود داشته باشد. درخت تصمیم برای طبقه بندی یا پیش بینی بر اساس پاسخ به سوالات قبلی استفاده می شود. این مدل نوعی یادگیری تحت نظارت است. این بدان معنی است که مدل بر روی یک مجموعه داده حاوی طبقه بندی مورد نظر آموزش و آزمایش می شود. این مدل همیشه نمی تواند پاسخ های روشن و بدون ابهام ارائه دهد. در عوض، به دانشمندان داده گزینه هایی برای تصمیم گیری آگاهانه ارائه می دهد.

درختان تصمیم از تفکر انسان تقلید می کنند. بنابراین، دانشمندان داده معمولاً به راحتی می توانند نتایج را درک و تفسیر کنند.

عملکرد درخت تصمیم

برای درک بهتر نحوه عملکرد درخت تصمیم، اجازه دهید برخی از اصطلاحات مرتبط با آن را تعریف کنیم.

• گره ریشه: پایه درخت تصمیم را گره ریشه می نامند.
• شکاف: فرآیندی نامیده می شود که گره را به چندین زیرگره تقسیم می کند.
• گره تصمیم: اگر یک زیرگره بیشتر به زیرگره های متعدد تقسیم شود، به آن گره تصمیم می گویند.
• گره برگ: اگر یک زیرگره بیشتر به زیرگره ها تقسیم نشود و یک خروجی ممکن واقعی را نشان دهد، به آن گره برگ می گویند.
• هرس کنید: فرآیندی برای حذف زیرگره های درخت تصمیم فراخوانی می شود.
• شاخه: زیر مجموعه ای متشکل از چندین گره.

گره ریشه در ابتدای درخت قرار دارد. مجموعه ای از گره های تصمیم گیری از گره ریشه منشعب می شوند تا تصمیمات اجرایی بگیرند. از گره های تصمیم، به گره های برگ می رسیم که نتایج آن تصمیمات را نشان می دهند. هر گره تصمیم نشان دهنده یک سوال یا نقطه انشعاب است و گره های برگ که از گره تصمیم منشعب می شوند پاسخ های ممکن را نشان می دهند. همانطور که برگ ها روی شاخه ها رشد می کنند، گره های برگ نیز از گره های تصمیم گیری ایجاد می شوند. به همین دلیل به این زیر مجموعه از الگوریتم به عنوان شاخه اشاره می کنیم.

اگرچه رایانه‌ها حجم زیادی از داده‌ها را بسیار سریع‌تر از مغز انسان پردازش می‌کنند، اما هنوز توانایی اعمال عقل و تخیل برای پردازش داده‌ها را ندارند.

شبکه‌های عصبی یکی از راه‌های کمک به رایانه‌ها هستند که بیشتر شبیه انسان‌ها استدلال کنند. در حال حاضر در حال حل مشکلات در بسیاری از زمینه ها، از جمله اتومبیل های خودران، شناسایی گونه ها، فشرده سازی تصویر، پیش بینی بازار سهام و مدیریت منابع انسانی است. از روش شبکه عصبی استفاده می کند. شبکه های عصبی درست مانند مغز انسان کار می کنند. نورون های به هم پیوسته یک شبکه را تشکیل می دهند. برای انجام یک کار ساده، مانند برداشتن یک مداد، پیام های لازم از نورون های بسیاری عبور می کنند. کار با شبکه های عصبی بسیار آسان است. متغیرها به عنوان ورودی وارد می شوند و خروجی ها پس از انجام محاسبات برگردانده می شوند.

مقاله پیشنهادی: مدیریت دانش سازمانی چیست؟

نتیجه

مدیریت منابع انسانی مبتنی بر داده، بینش کافی در مورد چگونگی تولید اطلاعات و تصمیم گیری در زمینه منابع انسانی ارائه می دهد. اگرچه بسیاری از سازمان ها فاقد اطلاعات لازم هستند، اما در دهه های اخیر توسعه این سیستم ها تا حد زیادی مشکلات جمع آوری داده های مرتبط با حوزه مدیریت منابع انسانی را حل کرده است. وی داده کاوی را ابزاری مفید برای مدیریت منابع انسانی برای دستیابی به اهداف عالی سازمان دانست.

در صورت نیاز به مشاوره یا راهنمایی در زمینه سیستم سازی یا مدیریت منابع انسانی با ما تماس بگیرید.

منبع: هیئت تحریریه مدرنو