Data Mining im Personalmanagement: Eine Analyse des by Franca Piazza

By Franca Piazza

Mit Data-Mining-Methoden stehen dem Personalmanagement cutting edge Analysemöglichkeiten zur Verfügung, die dem Entscheidungsträger neue und interessante Informationen liefern können. Franca Piazza untersucht auf foundation der Entscheidungstheorie systematisch und umfassend das Einsatzpotenzial von info Mining im Personalmanagement. Sie zeigt, welche personalwirtschaftlichen Entscheidungen unterstützt werden können, worin der Beitrag zur personalwirtschaftlichen Entscheidungsunterstützung besteht und wie dieser zu bewerten ist. Abschließend leitet sie Vorgehensmodelle für die Anwendung von facts Mining im Personalmanagement ab.

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Data Mining im Personalmanagement: Eine Analyse des Einsatzpotenzials zur Entscheidungsunterstützung

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This e-book constitutes the completely refereed post-workshop lawsuits of the ninth foreign Workshop on Mining internet info, WEBKDD 2007, and the first foreign Workshop on Social community research, SNA-KDD 2007, together held in St. Jose, CA, united states in August 2007 along side the thirteenth ACM SIGKDD overseas convention on wisdom Discovery and knowledge Mining, KDD 2007.

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149 Zu nennen sind hier. beispielsweise SPSS Clementine® (vg!. SPSS GmbH 2008), SAS® Enterprise Miner" (vg!. SAS Institute GmbH 2009) oder DeltaMas ter (Bissantz & Company GmbH 2009). 150 Vg!. Düsing 2006, S. 257. 142 143 33 Entscheidungsträger keine Annahmen über Verteilungen der Daten trim, sondem diese durch die Anwendung von Data Mining Meth oden ermitt elt. Der musterentdeckende Prozess der einzelnen Data Mining Methoden wird dabei zum einen durch methoden imm anente Gütekriterien gesteuert, d.

Da dicsc Mustertypen Z usa mmcnh ä ngc in den Dat en rcpr äscntiercn. schcint hierbei ein Übcrtreg IU den Entschcidu ngs modcllkomponcntcn und ihrcn Ycr knüp fungcn mögfich. Die Systcmutisicrung V01\ Daa Mining anhnnd der Aufgabcn srcllr sich in der Litcnuur jcdoch schr umcrschicdlich dar. Abbildung 9 zcig t Sys tcrnatisic rungse nsätzc. die Data Mining Methoden an hand ibrcr Au fgabcn eintcilcn. Erkcnnbar lassen sich cinigc Aufgabcn wie Aï assi/i kal iun. 1{//Ie/lliefung und Ahhiingig· keitsamdyse bzw.

90 VgL Dinkelbach 1982, S. 20f 91 Diese unterschiedlich en Präferenzrelationen hinsichtlich der gena rmten Merkmale werden als Artenpr äferenzrelation, Höhenpräferenzrelation, Zeitpräferenz und Risiko- bzw. Unsicherheitspräferenzre lation bezeichnet (vgl. stellvertretend Bamberg / Coe nenberg 2004, S. 9f oder Sieben / Schildbac h 1994, S. 27ff ) 92 VgL Bamberg / Coe nenberg 2004, S. 3 1f 87 20 Neben den hier aufgeftihrten eher allgemeinen Anforderungen sind zusätzlich messtheoretische Aspekte zu betrachten.

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