Veri hazırlama
Temizleme, entegrasyon, dönüştürme ve özellik mühendisliği.
AKADEMİK ARAŞTIRMA PROTOTİPİ
İnsan kaynakları verisini açıklanabilir yönetsel içgörüye dönüştürün.
LST-HRDF; çalışan eğilimlerini makine öğrenimi, açıklanabilir yapay zekâ ve risk segmentasyonu ile değerlendiren web tabanlı bir araştırma demonstrasyonudur.
✓ Kişisel veri içermez✓ Açıklanabilir çıktılar✓ Karar desteği odaklı
Analiz görünümü
Örnek veriAnaliz edilen kayıt435Akademik veri seti
Karşılaştırılan model6Tek değerlendirme çerçevesi
En yüksek test doğruluğu%86,2Örnek analiz çıktısı
Model performansıAğırlıklı F1 skoru
0–100◇ Sonuçlar tek başına personel kararı değildir.LST-HRDF
BÜTÜNLEŞİK ANALİTİK YAKLAŞIM
Tahminden yoruma, yorumdan sorumlu aksiyona.
Çerçeve yalnızca “kim ayrılabilir?” sorusuna değil; modelin nasıl performans gösterdiğine, hangi göstergelerin etkili olduğuna ve sonuçların nasıl dikkatle yorumlanacağına odaklanır.
Model karşılaştırma
Altı algoritmanın ortak ölçütlerle değerlendirilmesi.
Açıklanabilir analiz
Performans ölçütleri ve değişken etkilerinin birlikte okunması.
Yönetsel yorum
Risk segmentleri üzerinden destekleyici aksiyonların önceliklendirilmesi.
ETKİLEŞİMLİ DEMO
Bir risk skorundan daha fazlası.
Segmentler kesin hüküm değil, incelenmesi gereken örüntüleri gösteren analitik sinyallerdir. Aşağıdaki örnekte profiller arasında geçiş yapabilirsiniz.
i
Etik kullanım ilkesiÇıktılar; insan değerlendirmesinin yerine geçmez, ayrımcı veya otomatik personel kararlarında kullanılamaz.
%54örnek risk skoru
ORTA RISK
Gelişim, ücret dengesi ve yönetici görüşmesi önerilir.
- Performans göstergeleriDengeli
- Pozisyon süresiİncelenmeli
- Gelişim fırsatlarıGörüşme önerilir
ÖRNEK SENARYO
Kendi değerlerinizle deneyin
Bu hesaplama yalnızca arayüz demonstrasyonudur; tezde eğitilen modelin yerine geçmez.
Örnek değerleri değiştirip analizi çalıştırabilirsiniz.
KARŞILAŞTIRMALI DEĞERLENDİRME
Tek bir “en iyi” yerine, dengeli performans.
01Rastgele Orman%84,0
02Gradient Boosting%83,6
03XGBoost%83,0
04Yapay Sinir Ağları%79,2
05Destek Vektör Makineleri%79,1
06Lojistik Regresyon%75,0
Gösterilen değerler yüksek lisans araştırmasındaki örnek test çıktılarından alınmıştır. Sınıf dengesizliği nedeniyle doğruluk tek başına yorumlanmamaktadır.
ARAŞTIRMA HAKKINDA
Akademik temelden uygulama senaryosuna.
LST-HRDF, Yönetim Bilişim Sistemleri yüksek lisans çalışması kapsamında geliştirilen insan kaynakları analitiği çerçevesidir. Bu web sitesi, araştırma yaklaşımını kişisel veya kurumsal veri paylaşmadan görünür kılmak amacıyla hazırlanmıştır.
Prototip; nihai istihdam kararı veren bir sistem değildir. Amaç, analitik bulguların şeffaf, sorgulanabilir ve insan odaklı biçimde değerlendirilmesini desteklemektir.
İLETİŞİM
Projeyi birlikte değerlendirelim.
Akademik çalışma, kurumsal kullanım senaryoları veya kontrollü demonstrasyon hakkında görüşmek için iletişim formunu kullanabilirsiniz.
@
DOĞRUDAN E-POSTAbicer.nihat@gmail.com
Bu form web sitesinde veri saklamaz. Gönderim, cihazınızdaki varsayılan e-posta uygulaması üzerinden gerçekleştirilir.