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J-GLOBAL ID：202202237675072286   整理番号：22A0969506

データマイニングアプローチによる人的資源の教育計画のための新しい予測モデル:国家税管理の事例研究【JST・京大機械翻訳】

A novel prediction model for educational planning of human resources with data mining approach: a national tax administration case study

著者 (3件)： Arfaee Mohammad (Department of Industrial Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran) ,  Bahari Arman (Department of Industrial Engineering, Faculty of Industry and Mining, University of Sistan and Baluchestan, Zahedan, Iran) ,  Khalilzadeh Mohammad (CENTRUM Catolica Graduate Business School, Pontificia Universidad Catolica del Peru, Lima, Peru)
資料名： Education and Information Technologies  (Education and Information Technologies)
巻： 27  号： 2  ページ： 2209-2239  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4304A  ISSN： 1360-2357  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人的資源訓練は,人的資源を起電力する効果的解決策と考えられている。組織は,必要性評価を通して短所を同定することによって,この貴重な資源のための効果的な教育計画を試みている。本研究は,各スタッフのためのユニークで適切な訓練計画を達成するために,組織データ解析に基づくモデルを提供する。したがって,職務性能,組織促進およびレイオフは,スタッフ訓練計画のための基礎になった。この目的のために,税評価者の情報を調査した。次に,CRISP-DM方法論を選択し,プロジェクトを実行した。さらに,決定木モデルを,教育意思決定スタッフにおける未知規則とパターンを抽出するために選択した。ニューラルネットワークモデルを,目標変数を予測する予測モデルとして選択した。結果は,ジョブパフォーマンス変数と組織促進状態を予測する決定木を明らかにし,ニューラルネットワークモデルはサービスレイオフ変数の予測においてより効果的であった。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 起電力 ,  *教育 ,  意思決定 ,  *計画 ,  *人的資源 ,  評価 ,  ニューラルネットワーク ,  データ解析 ,  ディシジョンツリー ,  *事例研究 ,  効果 ,  訓練プログラム ,  *予測モデル ,  *データマイニング
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  *教育計画 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 人的資源管理 ,  教育計画 ,  データマイニング ,  決定木 ,  ニューラルネットワーク ,  事例研究

分類 (3件)： 品質管理一般  (KB04010A) ,  医用情報処理  (JE15030Q) ,  上水道工学・用水処理一般  (SC02010X)

タイトルに関連する用語 (8件)： データマイニング ,  人的資源 ,  教育 ,  計画 ,  予測モデル ,  国家 ,  税 ,  研究