СОЗДАНИЕ ПРОГНОЗНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПОДБОРА ПЕРСОНАЛА НА ОСНОВЕ МЕТОДА ДЕРЕВЬЕВ КЛАССИФИКАЦИИ

  • Т. В. Азарнова Voronezh State University
  • И. Н. Щепина Voronezh State University
  • А. В. Демидова Voronezh State University
  • Д. В. Демидова Voronezh State University
Keywords: personnel selection, prediction of the success and effectiveness of the method of classification trees

Abstract

This article analyzes the application of the method of classification trees in problems of formation in the process of recruiting the staff projections of success and effectiveness of the respondents in a specific position in a company or in total in a certain kind of activity on the the labour market. Classification trees is one of the modern, but at the same time, good proven methods of machine learning, which allows on the basis of retrospective information stored in databases, reveal hidden patterns and build rules of thumb to predict the conditioning object to a result class. The experiments carried out in the framework of the studies show that the tasks of recruiting staff, subject to the availability of retrospective database containing characteristics of respondents, formed on the basis of competence and individually-personal testing method classification trees shows a fairly high recognition accuracy of success respondents in one form or another activity. Proposed algorithmic and software developed on the basis of the learning method of classification trees for data collected in the study J. A. Burmakova «Individually-personal background of professional development of specialists in advertising».

Metrics

Metrics Loading ...

Author Biographies

Т. В. Азарнова , Voronezh State University

Doctor of Technical Sciences, Head of the Mathematical Methods of Operations Research Department

И. Н. Щепина , Voronezh State University

Doctor of Economic Sciences, Associate Professor of Informational Technology and Mathematical Methods in Economy Department

А. В. Демидова , Voronezh State University

Master's Student Faculty of Applied Mathematics, Informatics and Mechanics

Д. В. Демидова , Voronezh State University

Master's Student Faculty of Applied Mathematics, Informatics and Mechanics

References

1. Машинное обучение. – URL.
2. Азарнова Т. В. Применение нейросетевых механизмов для прогнозирования успешности маркетологов в различных видах деятельности на рынке труда / Т. В. Азарнова, Н. Г. Аснина, А. С. Демидова, В. Н. Ярышина / Вестник Воронеж. гос. ун-та. Сер.: Системный анализ и информационные технологии. – 2017. – No 3. – С. 78–87.
3. Халафян А. А. STATISTCA 6. Статистический анализ данных / А. А. Халафян. – 3-е изд. – М. : Бином-Пресс, 2007. – 512 с.
4. Болч Б. Многомерные статистические методы для экономики / Б. Болч, К. Дж. Хуань. – М. : Статистика, 1979. – 317 с.
5. Многомерный анализ : в 4 ч. / сост. Р. Н. Каримов. – Саратов, 2000. – Ч. 3 : Обработка экспериментальной информации. –108 с.
6. Бурмакова Ю. А. Индивидуально-личностные предпосылки профессионального развития специалистов в рекламном деле : дис. ... канд. психол. наук / Ю. А. Бурмакова. – М., 2007. – 174–185 с.
7. Тест для диагностики коммуникативных и организаторских способностей. – URL.
8. Личностный опросник Г. Айзенка. – URL.
9. Тест структуры интеллекта Р. Амтхауэра. – URL.
10. Морсанова В. И. Опросник «Стиль саморегуляции поведения» / В. И. Морсанова. – URL.
11. Водопьянова Н. Е. Опросник «Синдром профессионального выгорания» / Н. Е. Водопьянова.– URL.
12. Шейн Э. «Якоря карьеры» методика диагностики ценностных ориентаций в карьере / Э. Шейн, пер. и адап. В. А. Чикер, В. Э. Винокурова. – URL.">URL. ч
How to Cite
Азарнова , Т. В., Щепина , И. Н., Демидова , А. В., & Демидова , Д. В. (1). СОЗДАНИЕ ПРОГНОЗНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПОДБОРА ПЕРСОНАЛА НА ОСНОВЕ МЕТОДА ДЕРЕВЬЕВ КЛАССИФИКАЦИИ. Proceedings of Voronezh State University. Series: Economics and Management, (4), 139-148. Retrieved from https://journals.vsu.ru/econ/article/view/2653
Section
Mathematical and Tool Methods of Economy

Most read articles by the same author(s)