决策树算法在人力资源管理中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·人力资源是企业重要的战略资源 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘的研究方面 | 第10-12页 |
| ·数据挖掘在人力资源管理中的应用研究 | 第12-13页 |
| ·IBM 的应用 | 第12页 |
| ·SAS 的应用 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的主要任务 | 第13-14页 |
| ·论文的重要内容 | 第14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 2 人力资源管理分析 | 第16-20页 |
| ·人力资源管理的定义 | 第16页 |
| ·人力资源管理的任务 | 第16-17页 |
| ·人力资源管理的意义 | 第17-18页 |
| ·人力资源配置 | 第18-20页 |
| 3 决策树算法描述 | 第20-32页 |
| ·决策树方法 | 第20-21页 |
| ·ID3 学习算法 | 第21-24页 |
| ·信息增益 | 第21-22页 |
| ·ID3 算法的基本思想 | 第22-23页 |
| ·ID3 算法的优缺点 | 第23-24页 |
| ·ID3 算法的发展 | 第24-26页 |
| ·决策树的构建 | 第26页 |
| ·决策树的简化 | 第26-30页 |
| ·决策树过大的原因 | 第27页 |
| ·控制树的大小 | 第27-30页 |
| ·决策树方法的特点 | 第30-32页 |
| ·优点 | 第30页 |
| ·缺点 | 第30-32页 |
| 4 人力资源市场分类模型 | 第32-42页 |
| ·数据挖掘在人力资源管理中的应用 | 第32-34页 |
| ·员工离职原因调查反映出的问题 | 第34页 |
| ·需求调查 | 第34-36页 |
| ·问题定义 | 第36页 |
| ·员工分类过程中的总体结构 | 第36-37页 |
| ·数据准备 | 第37-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 5 决策树在人力市场的实现与分析 | 第42-56页 |
| ·核心数据结构与ID3 算法流程 | 第42-43页 |
| ·算法的形式化表现 | 第42页 |
| ·基本学习策略说明 | 第42-43页 |
| ·数据结构 | 第43-44页 |
| ·构建决策树 | 第44-54页 |
| ·结果分析 | 第54-56页 |
| ·评估决策树分类准确率的方法 | 第54页 |
| ·规则提取 | 第54-56页 |
| 6 结论与展望 | 第56-58页 |
| ·研究工作总结 | 第56-57页 |
| ·未来工作展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第62页 |
