VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE İŞ YAŞAM DENGESİNDE YIPRANMA DURUMU TAHMİNİ

Ufuk ÇELİK (Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi, Ö.S. Uygulamalı Bilimler Fakültesi, Yönetim Bilişim Sistemleri Bölümü, Balıkesir, Türkiye)
Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi
0 0
Yıl: 2019 Cilt: 17 Sayı: 1 Sayfa Aralığı: 63 - 76 Metin Dili: Türkçe DOI: http://dx.doi.org/10.11611/yead.519923 İndeks Tarihi: 04-05-2021

VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE İŞ YAŞAM DENGESİNDE YIPRANMA DURUMU TAHMİNİ

Öz:
İş yaşam dengesinde çalışanların yıpranma durumunun tahmini, şirketlerde insan kaynakları departmanı için çalışan performansını anlamaya yönelik önemli bir göstergedir. Bu tür göstergeler için klasik istatistik analizleri yerine veri madenciliği ile tahminleme yapmak daha efektif sonuçlarverecektir. Bu çalışmada işhayatında yıpranma ve dolayısıyla işi bırakma durumunun tahmini veri madenciliği yöntemlerinden karar ağacı ve destek vektör makinesi yöntemleri ile gerçekleştirilerek performans sonuçları karşılaştırılmıştır. Analiz için örnekveri seti IBM şirketi Watson Analytics programı kapsamında sunulan bir veritabanından alınmıştır. Veri seti 1470 adet çalışanın 35 farklı özniteliği içermektedir. Çalışmada yıpranmayı etkileyen faktörlerbelirlenmiş ve karar ağacı ile destek vektör makinesi yöntemlerinin tahmin performansında sırasıyla %84.09 ve %91.36 doğruluk oranları elde edilmiştir.
Anahtar Kelime:

ESTIMATION OF EMPLOYEE ATTRITION IN BUSINESS LIFE BALANCE WITH DATA MININGMETHODS

Öz:
The estimation of employee attrition in business life balance is an important indicator to understand the employee performans for human resoırces department in companies. For such indicators, rather than classical statistical analysis, estimating with data mining will provide more effective results.In this study, the prediction of attrition and hence the turnover situations were estimated with decision tree and support vector machine methods from data mining and performace result were compared. The sample dataset for analysis was taken from a database provided by the IBM companyin scope of Watson Analyticsprogramme.The data set contains 35 different attributes of 1470 employees.Factors affecting attrition were determined in the study and the estimation performance of hedecision treeand support vector machine methods were obtained for accuracy rates of 84.09% and 91.36% respectively.
Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • Akpınar, P. D. H. (2014) "DATA Veri Madenciliği Veri Analizi", İstanbul, Papatya Bilim Yayınevi.
  • Altıntaş, F. Ç. (2006) "Bireysel Değerlerin Örgütsel Adalet ve Sonuçları İlişkisinde Yönlendirici Etkisi: Akademik Personel Üzerinde Bir Analiz", Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 7(2): 19–40.
  • Black, J. S. ve Porter, L. W. (2000) "Management: Meeting New Challenges", USA, Prentice Hall.
  • Chi, C. G. ve Gursoy, D. (2009) "Employee satisfaction, customer satisfaction, and financial performance: An empirical examination", International Journal of Hospitality Management, 28(2): 245–253.
  • Cortes, C., ve Vapnik, V. (1995) "Support-vector networks", Machine Learning, 20(3): 273–297.
  • Cover, T. M., ve Thomas, J. A. (2006) "Elements of Information Theory 2nd Edition", USA, Willey.
  • Ginestet, C. (2011) "ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis", Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society), 174(1): 245–246.
  • Gribskov, M., ve Robinson, N. L. (1996) "Use of receiver operating characteristic (ROC) analysis to evaluate sequence matching", Computers & Chemistry, 20(1): 25–33.
  • Ihaka, R., ve Gentleman, R. (1996) "R: a language for data analysis and graphics", Journal of Computational and Graphical Statistics, 5(3): 299–314.
  • Jacobucci, R. (2018) "dtree: Decision Trees R package version 0.4.2.", https://cran.rproject. org/package=dtree, (01.11.2018)
  • Jed Wing, M. K. C., Weston, S., Williams, A., Keefer, C., Engelhardt, A., Cooper, T., Mayer, Z., vd. (2018) "caret: Classification and Regression Training", https://cran.rproject. org/web/packages/caret, (01.12.2018)
  • Jordan, J. (2017) "Support vector machines. Jeremy Jordan Thoughts, ideas, and new things I’ve learned.", https://www.jeremyjordan.me/support-vector-machines/, (01.11.2018)
  • Korkmaz, O. ve Erdoğan, E. (2014) "İş Yaşam Dengesinin Örgütsel Bağlılık ve Çalışan Memnuniyetine Etkisi", Ege Akademik Bakış Dergisi, 14(4): 541–557.
  • Meyer, D., Dimitriadou, E., Hornik, K., Weingessel, A. ve Leisch, F. (2018) "e1071: Misc Functions of the Department of Statistics", Probability Theory Group (Formerly: E1071), TU Wien.
  • Mobley, W. H. (1977) "Intermediate linkages in the relationship between job satisfaction and employee turnover", Journal of Applied Psychology, 62(2): 237–240.
  • Mobley, W. H. (1982) "Employee Turnover, Causes, Consequences, and Control.", USA, Addison- Wesley series on managing human resources. Addison-Wesley.
  • Nagadevara, V., Srinivasan, V. ve Valk, R. (2008) "Establishing a Link Between Employee Turnover and Withdrawal Beaviours: Application of Data Mining Techniques.", Research & Practice in Human Resource Management, 16(2): 81–99.
  • Cambridge, MA, USA: Massachusetts Institute of Technology.
  • Özdemir, A. F., Yildiztepe, E. ve Binar, M. (2018) "İstatistiksel Yazılım Geliştirme Ortamı: R", Akademik Bilişim’10 – XII. Akademik Bilişim Konferansı, Muğla.
  • Quinlan, J. R. (1999) "Simplifying decision trees", International Journal of Human-Computer Studies, 51(2): 497–510.
  • Ranjan, J., Goyal, D. P. ve Ahson, S. I. (2008). "Data mining techniques for better decisions in human resource management systems", International Journal of Business Information Systems, 3(5): 464–481.
  • Robin, X., Turck, N., Hainard, A., Tiberti, N., Lisacek, F., Sanchez, J.-C. ve Müller, M. (2011) "pROC: an open-source package for R and S+ to analyze and compare ROC curves", BMC Bioinformatics, 12(1): 77.
  • Sing, T., Sander, O., Beerenwinkel, N. ve Lengauer, T. (2005) "ROCR: visualizing classifier performance in R", Bioinformatics, 21(20): 7881.
  • Stacker, M. (2015) "SAMPLE DATA: HR Employee Attrition and Performance", https://www.ibm.com/communities/analytics/watson-analytics-blog/hr-employee-attrition/, 01.11.2018
  • "The Comprehensive R Archive Network. R-Project.", https://cran.r-project.org/ 01.11.2018
  • "The R Project for Statistical Computing. R-Project.", https://www.r-project.org, 01.11.2018
  • Therneau, T. ve Atkinson, B. (2018) "rpart: Recursive Partitioning and Regression Trees". Torgo, L. (2011) "Data mining with R: learning with case studies", USA, Chapman and Hall/CRC.
  • Ülgen, E. K. (2017) "Makine Öğrenimi Bölüm-4 (Destek Vektör Makineleri)", https://medium.com/@k.ulgen90/makine-öğrenimi-bölüm-4-destek-vektör-makineleri- 2f8010824054, 01.11.2018
  • Wickham, H. (2016) "ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis", New York, Springer-Verlag.
APA CELIK U (2019). VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE İŞ YAŞAM DENGESİNDE YIPRANMA DURUMU TAHMİNİ. , 63 - 76. http://dx.doi.org/10.11611/yead.519923
Chicago CELIK Ufuk VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE İŞ YAŞAM DENGESİNDE YIPRANMA DURUMU TAHMİNİ. (2019): 63 - 76. http://dx.doi.org/10.11611/yead.519923
MLA CELIK Ufuk VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE İŞ YAŞAM DENGESİNDE YIPRANMA DURUMU TAHMİNİ. , 2019, ss.63 - 76. http://dx.doi.org/10.11611/yead.519923
AMA CELIK U VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE İŞ YAŞAM DENGESİNDE YIPRANMA DURUMU TAHMİNİ. . 2019; 63 - 76. http://dx.doi.org/10.11611/yead.519923
Vancouver CELIK U VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE İŞ YAŞAM DENGESİNDE YIPRANMA DURUMU TAHMİNİ. . 2019; 63 - 76. http://dx.doi.org/10.11611/yead.519923
IEEE CELIK U "VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE İŞ YAŞAM DENGESİNDE YIPRANMA DURUMU TAHMİNİ." , ss.63 - 76, 2019. http://dx.doi.org/10.11611/yead.519923
ISNAD CELIK, Ufuk. "VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE İŞ YAŞAM DENGESİNDE YIPRANMA DURUMU TAHMİNİ". (2019), 63-76. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.11611/yead.519923
APA CELIK U (2019). VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE İŞ YAŞAM DENGESİNDE YIPRANMA DURUMU TAHMİNİ. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 17(1), 63 - 76. http://dx.doi.org/10.11611/yead.519923
Chicago CELIK Ufuk VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE İŞ YAŞAM DENGESİNDE YIPRANMA DURUMU TAHMİNİ. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi 17, no.1 (2019): 63 - 76. http://dx.doi.org/10.11611/yead.519923
MLA CELIK Ufuk VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE İŞ YAŞAM DENGESİNDE YIPRANMA DURUMU TAHMİNİ. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, vol.17, no.1, 2019, ss.63 - 76. http://dx.doi.org/10.11611/yead.519923
AMA CELIK U VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE İŞ YAŞAM DENGESİNDE YIPRANMA DURUMU TAHMİNİ. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi. 2019; 17(1): 63 - 76. http://dx.doi.org/10.11611/yead.519923
Vancouver CELIK U VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE İŞ YAŞAM DENGESİNDE YIPRANMA DURUMU TAHMİNİ. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi. 2019; 17(1): 63 - 76. http://dx.doi.org/10.11611/yead.519923
IEEE CELIK U "VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE İŞ YAŞAM DENGESİNDE YIPRANMA DURUMU TAHMİNİ." Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 17, ss.63 - 76, 2019. http://dx.doi.org/10.11611/yead.519923
ISNAD CELIK, Ufuk. "VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE İŞ YAŞAM DENGESİNDE YIPRANMA DURUMU TAHMİNİ". Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi 17/1 (2019), 63-76. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.11611/yead.519923
Sayfa Oluşturulma Tarihi
23-04-2024 17:24

İLETİŞİM

TÜBİTAK ULAKBİM TR Dizin

Yüzüncüyıl, İşçi Blokları Mahallesi

Muhsin Yazıcıoğlu Caddesi No:51/C

06530 Çankaya / ANKARA +90 (312) 298 92 00

trdizin@tubitak.gov.tr

TÜBİTAK ULAKBİM Ulusal Akademik Ağ ve Bilgi Merkezi Cahit Arf Bilgi Merkezi © Tüm Hakları Saklıdır. Gizlilik Politikası Kullanım Şartları