Ιδρυματικό Αποθετήριο
Πολυτεχνείο Κρήτης
Πολυτεχνείο Κρήτης
EN
|
EL
| URI | http://purl.tuc.gr/dl/dias/2ADA25E8-D378-415C-AAD0-22ADA9F60FD4 | - |
| Αναγνωριστικό | https://doi.org/10.26233/heallink.tuc.94923 | - |
| Γλώσσα | el | - |
| Μέγεθος | 2.4 megabytes | en |
| Μέγεθος | 63 σελίδες | el |
| Τίτλος | Ανάλυση παραγόντων αποχώρησης εργαζομένων με χρήση της μεθόδου fs/QCA | el |
| Τίτλος | Employee attrition factors analysis using fs/QCA method | en |
| Δημιουργός | Kantounataki Sofia | en |
| Δημιουργός | Καντουνατακη Σοφια | el |
| Συντελεστής [Επιβλέπων Καθηγητής] | Tsafarakis Stelios | en |
| Συντελεστής [Επιβλέπων Καθηγητής] | Τσαφαρακης Στελιος | el |
| Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής] | Doumpos Michail | en |
| Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής] | Δουμπος Μιχαηλ | el |
| Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής] | Atsalakis Georgios | en |
| Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής] | Ατσαλακης Γεωργιος | el |
| Εκδότης | Πολυτεχνείο Κρήτης | el |
| Εκδότης | Technical University of Crete | en |
| Ακαδημαϊκή Μονάδα | Technical University of Crete::School of Production Engineering and Management | en |
| Ακαδημαϊκή Μονάδα | Πολυτεχνείο Κρήτης::Σχολή Μηχανικών Παραγωγής και Διοίκησης | el |
| Περίληψη | Σκοπός της παρούσας διπλωματικής εργασίας είναι η πρόταση ενός μεθοδολογικού πλαισίου που θα είναι σε θέση να εντοπίζει αιτιώδη μονοπάτια (ικανές και αναγκαίες συνθήκες) που οδηγούν στην αποχώρηση των εργαζομένων (employee attrition) μέσω της Ποιοτικής Συγκριτικής Ανάλυσης με ασαφή σύνολα (fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis – fs/QCA), και να προτείνει πιθανούς τρόπους αποφυγής. Επίσης, εφαρμόζεται ο αλγόριθμος Apriori (ως αντιπροσωπευτικό παράδειγμα Association rules mining) για σύγκριση και έλεγχο ευρωστίας (robustness test) των αποτελεσμάτων των δυο μεθόδων. Τα δεδομένα που πρόκειται να αναλυθούν προέρχονται από ένα τεχνητό dataset που δημιουργήθηκε για έναν διαγωνισμό της Kaggle, και αποτελούν αντιπροσωπευτικό δείγμα αντίστοιχων πραγματικών dataset. Κύριο χαρακτηριστικό του συγκεκριμένου dataset είναι η άνιση κατανομή των δύο κλάσεων, αποχωρήσαντων και μη εργαζομένων. (imbalanced class distribution). Η μέθοδος fs/QCA βασίζεται στη θεωρία των ασαφών συνόλων και στη χρήση της Boolean άλγεβρας για να εντοπίσει αιτιώδεις συνθήκες/κριτήρια (ή συνδυασμούς αυτών), οι οποίες θα είναι αναγκαίες ή/και ικανές για την παρουσία του αποτελέσματος (αποχώρηση από την εταιρεία). Μετά την αρχική εφαρμογή της μεθόδου, θα χρησιμοποιηθεί η τεχνική Undersampling για την αντιμετώπιση της άνισης κατανομής των κλάσεων, με στόχο την βελτίωση των αποτελεσμάτων, καθώς και ο έλεγχος Χ2 για την περαιτέρω ανάλυση των αναγκαίων συνθηκών που προκύπτουν. H εξόρυξη κανόνων συσχέτισης (association rules) χρησιμοποιεί μοντέλα μηχανικής μάθησης για να αναζητήσει σε βάσεις δεδομένων συγκεκριμένα μοτίβα. Ο αλγόριθμος Apriori (Agrawal & Srikant, 1994) που χρησιμοποιείται στην παρούσα εργασία είναι ένας από τους πρώτους και πιο δημοφιλείς αλγόριθμους εύρεσης κανόνων συσχέτισης. Τα συμπεράσματα επικεντρώνονται στις αιτίες αποχώρησης των εργαζομένων από την εταιρεία, με την εξαγωγή κανόνων (αιτιωδών μονοπατιών), δίνοντας με αυτόν τον τρόπο τη δυνατότητα στην εκάστοτε εταιρεία να εντοπίσει τα δυνατά και τα αδύναμα σημεία της, καθώς και να προσδιορίσει αυτά που χρήζουν βελτίωσης, ώστε να αποτρέπεται η φυγή των εργαζομένων. | el |
| Τύπος | Διπλωματική Εργασία | el |
| Τύπος | Diploma Work | en |
| Άδεια Χρήσης | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | en |
| Ημερομηνία | 2023-02-22 | - |
| Ημερομηνία Δημοσίευσης | 2023 | - |
| Θεματική Κατηγορία | fs/QCA | en |
| Θεματική Κατηγορία | Αποχώρηση εργαζομένων | el |
| Θεματική Κατηγορία | Employee attrition | en |
| Βιβλιογραφική Αναφορά | Σοφία Καντουνατάκη, "Ανάλυση παραγόντων αποχώρησης εργαζομένων με χρήση της μεθόδου fs/QCA", Διπλωματική Εργασία, Σχολή Μηχανικών Παραγωγής και Διοίκησης, Πολυτεχνείο Κρήτης, Χανιά, Ελλάς, 2023 | el |
| Βιβλιογραφική Αναφορά | Sofia Kantounataki, "Employee attrition factors analysis using fs/QCA method", Diploma Work, School of Production Engineering and Management, Technical University of Crete, Chania, Greece, 2023 | en |
Copyright © DIAS 2013
