Data Mining to Improve Personnel Selection and Enhance Human Capital: A Case Study in High-Technology Industry 作者： Chien, C.-F. and Chen, L.-F. 來源： Expert.

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Presentation transcript:

Data Mining to Improve Personnel Selection and Enhance Human Capital: A Case Study in High-Technology Industry 作者： Chien, C.-F. and Chen, L.-F. 來源： Expert Systems with Applications, Vol. 34, 2008, pp 授課教師：黃三益教授組員：徐慎宜 (M ) 唐筠 (D ) 林皇吉 (D )

Background & Motivation 人力資源為高科技產業關鍵  直接影響：人才招募與挑選方式  過去研究：利用「靜態」的性質高科技產業迅速變動  靜態的性質不適用  工作內容開始跨部門非單一化  挑選員工變得相當困難  必須要有新的挑選員工方式高科技產業特徵（半導體業為例）  製程複雜、高不確定性、短產品生命週期、利潤低、人資招募困難  以「工程師 (engineer) 」最為重要

Background & Motivation (cont.) 高科技產業人資問題  高離職率、招募正確人才困難、挑選困難  問題核心：如何挑選人才到合適職位、如何增加員工在職年限 DM 雖高度發展，在人資領域的應用卻不足本文目的  發展一個 DM framework 以進行人才挑選  以 association rule 的方式找出個人特徵與工作行為 ( 包括工作表現、任職時間 ) 的關連

Empirical study- Background 公司背景  1987 成立  2005 二月底止，共有位員工平均年齡 30.6 歲，平均服務 4.8 年 2.4% 博士， 26.5% 碩士， 17.6% 學士， 23.9% 專科， 29.6% 高中人資問題背景  高科技產業壓力大：人員流動率高  雖然經過嚴格挑選過程，仍有高離職率和工作表現不佳之情況  人資部門只能以有限的資訊來預測應徵者的工作表現  應徵過程的表現也常誤導人資部門

Empirical study- Problem definition & Objective 目的  依據應徵者人文基本資料，預測工作行為  亦考量招募管道與工作職位  從中找出相關的 association rules

Empirical study- DM process & Results DM Process 資料來源：台積電  時間： 2001~2004  職位數 / 資料數： 19/5289  5/3825 DM 技術  以 CHAID 發展 decision tree 並建立 association rule

Empirical study- Data preparation 資料前處理及相關說明

Empirical study- Data preparation (cont.) 職位說明

Empirical study- DM & Model construction 以 CHAID 技術發展 decision tree  考量任何可能性考量任何可能性 Decision tree 合適性  Confidence & Lift Confidence & Lift Tree pruning  方式確保每個葉節點樣本數 >20 結果  50 條 association rule 與工作表現有關 50 條 association rule 與工作表現有關  16 條 association rule 與任期有關  職位、學校、學歷與工作經驗與工作表現、任期最相關  離職原因：結果太過分歧且無法實行，不予以討論

Empirical study- Interpretation & Knowledge extraction 50 條 rule  30 條有意義之 rule  針對招募管道、學歷、工作經驗進行討論招募管道  工作表現內部招募之員工 > 自外部招募之員工好，可能性較高  招募高潛力員工（碩士以上、自 tier 1 學校畢業之學生）內部管道 > 外部管道。  職位 C 外部管道招募且有過一年以上工作經驗之員工，三個月內離職的可能性比內部管道招募之員工較高在招募上改變作法，對於成功雇用之員工發與現金獎勵。  職位 B 內外部管道招募之員工三個月內離職的比率相當正設法修改職位 B 之工作範圍

Empirical study- Interpretation & Knowledge extraction 學歷  工作表現 tier 1 大學且學歷較高者，工作表現較好。  招募管道外部  tier 1 大學表現比起其他學校好內部  tier 1 與 tier 2 大學表現比起其他學校好  職位 A tier 1 大學且工作表現好的員工，在一年內離職的比率比其他學校高正著手改變職位 A 的工作內容，並計畫讓工作表現好之員工可以輪調到其他職位

Empirical study- Interpretation & Knowledge extraction 工作經驗  工作表現一年以上經驗者 > 無經驗者若同時具有高學歷的特質，工作表現更好主修化學或材料工程的工作表現較好  離職率一年以上經驗者三個月內離職比例 > 無經驗者職位 C 尤其明顯  已著手針對職位 C 工作內容進行改變

Empirical study- Knowledge using 第一  與 tier1 大學成立合作專案 (URP) ，學生畢業直接任職第二  針對透過 URP 成功聘用之員工，提供現金獎勵第三  針對某些職位負責範圍進行調整第四  著手發展職位輪調機制第五  針對 URP 計畫已發展出特定輔導模式，加強員工聘用

Conclusion & Critique 貢獻  除解決台積電人才招募問題  DM 對高科技產業人力資源問題為可行技術限制  只針對工程師（ engineer ）一職進行研究  單一個案外部有效性稍嫌不足疑點  學校是何分出 3 個 tier ？又各自包含哪些學校？  年齡的部分是哪些種類？  只提到職位 A 、 B 、 C ，其他職位之差異？

Thank You

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Confidence and Lift (BACK)BACK

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