運用資料探勘與六標準差技術於教育訓練課程之規劃─以某汽車公司為例

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題名:	運用資料探勘與六標準差技術於教育訓練課程之規劃─以某汽車公司為例 Using Data Mining and Six Sigma Techniques to Training Course Planning - Case of A Motor Company
作者:	王文杉 Wang, Wen-Shan
貢獻者:	工業工程與管理系
關鍵詞:	教育訓練;資料探勘;集群分析;決策樹演算法;倒傳遞類神經;績效矩陣 Training System;Data Mining;Cluster Analyzing;Decision Tree;Back-Propagation Network;Performance Evaluation Matrix
日期:	2008
上傳時間:	2008-10-06 13:32:23 (UTC+8)
摘要:	台灣產業結構大部分屬於中小企業規模，企業辦理教育訓練的資源有限。為提升人力資源素質，培育未來所需人才嚴然成為十分重要的議題。而隨著企業的成長與需求，資料庫日益龐大，如何從資料庫中找出有用的知識。本研究使用資料探勘學理中的集群分析與決策樹演算法，針對某汽車公司人事教育訓練資料庫，執行探勘分析與分類，並且利用六標準差行動步驟設計流程，達成持續改善管理循環，最後用以績效矩陣做為評估一致性與正確性。經由以上演算法分類之結果，提出一套結合倒傳遞類神經網路與專家系統之教育訓練預測模型。預期可找出員工之專長或興趣與教育訓練課程之間的關連性，加以分門別類。再利用倒傳遞類神經網路建構出「教育訓練預測模型」，以實務性觀點探討訓練成效與實務上可行性。並利用績效矩陣來改進「教育訓練預測模型」整體狀況，提供主管單位參考改善之依據。最後發展資料探勘預測模型，具體描述人力資源單位對教育訓練課程之決策流程，提供撰寫課程分類專家系統之參考依據。如何規劃辦理課程的效益會最大，讓公司人員參加教育訓練最有效益，找出教育訓練成功的關鍵因素，並可做為往後其他公司擬定教育訓練策略時的參考之用，以求創新與突破。
顯示於類別:	[工業工程與管理系(所)] 【工業工程與管理系所】博碩士論文

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