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By Franca Piazza

ISBN-10: 383492220X

ISBN-13: 9783834922205

ISBN-10: 3834986488

ISBN-13: 9783834986481

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 facts 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 info Mining im Personalmanagement ab.

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Ausprägun gen eine s nom inalskalierten Attribut s sind als gleichwertig anzusehen. Als Beispiel sei hier das Attribut Geschlecht mit den Ausprägun gen männlich und weiblich genannt. Nominale Attributsausprägungen können als Kategotien. Zahlen, alphanumerische Informationen oder Symbol e vorli egen. " Ordin alskalierte Attribute geben eine Rangfolge an, ohne jedoch den Abstand zwi schen den einzelnen Ausprägungen zu quantifizieren. niedrig'' genannt, die zwar einen Vergl eich von Mitarbe item anhand der Gehalt skla sse erm öglicht , jedoch kann das Ausmaf des Gehaltsunters chieds nicht angegeben werden .

Klein I Scholl 2004, S. 65. 3. " Um j edoc h eine m öglich st trenn scharfe Definiti on des Abgrenzun gsdefektes im Hinblick auf die übrige n Defekte zu erreiche n, wird im Folgenden eine ausschlieBl ich die Handlun gsalte rnativen betreffende Defin ition verwendet. " Ein abgr enzungsdefektes Entscheidungsproblem zeichnet sich dadurch aus, dass sich der Entscheidungsträger zw ar generelI einern Problern gegenübersieht, aber nicht in der Lage ist, die in Frage kornrnenden Handlun gsaltern ativen zu konkretisieren .

Ziclgröêcn. Zielfun ktienen und schlicBlich Nutzwertc idcnri- fizfcrt werden müsscn. um die optimale Handlung saltcrnativc auswählcn zu könncn. Die optimale Hendlungsahe rnanve wird schfieûlich rculisicn, Mil den vorgcstclhcn Entscheidengsproblomtypen licgt zunächst einc thcoricbasicrtc Kategorisic nm g lor, mit deren l lilfc die Data Mining Meiheden unabhllngig von dcm konkreten Emschcidungsproblcm im Pcrsonalrnaaagement aufihr Potenzial zur Entscheidungsunterstützung hin analysiert werden können.

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by Joseph
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