Analysis of the variables which effects employer s performance with decision trees and comparison of different algorithms

This study aimedtodeterminethe importan celevels of severalorganizationalanddemographicvariablesinfluencingtheperceivedperformances of theemployees, usingClassificationTree (CT) andBoosteddecisionTree (BDT) methods, concerning data mining, as well as topresenttheusability of thetree-basedalgorithms in organizationalstudies. DecisionTrees, can be evaluable as intelligentsystems in data mining. Whenbrowsingtheliterature, it can be seenthatdifferentalgorithmshavebeenmergedfordecisiontrees. DecisionTreesandtree-basedalgorithmsareamongthe popular andeffectivemethods of data mining. Whenlookingintotheliterature, it may be statedthatthealgorithmsintendedforDecisionTrees, generallyemployed in medical, engineering, andindustrialresearches, haverecentlybeenstartedto be used in socialsciences, especiallywithinthemanagementandorganizationdiscipline. Thesample of thestudyconsisted of 10 privatesectorenterprisesoperating in Kırşehir cityandhavingabove 50 employees. Accordingtothefactsobtainedfromthestudy, OrganizationalCitizenship, JobSatisfaction, Life Satisfaction, andWork Environment werefoundto be themostimportantvariablesaffectingtheperformances of theemployees, and it wasdeterminedthatthe BDT algorithmpresentsmoreconsistentandreliableconclusions. Thus, the study demonstratedthattree-basedalgorithms can be used in thecorrelationsbetweenthevariablesto form a basisforthedecisionsandapplications of themanagers.

Data Mining ,

Decision Making ,

Organizational Performance ,

Decision Tree ,

Yönetim ve Organizasyon ,

Performans ,

Veri Madenciliği ,

Günümüz rekabet koşulları göz önüne alındığında farklı sektörlerde faaliyet gösteren örgütlerde çok sayıda değişkenle belirginleşen, ortaklaşan ya da ayrışan yönetsel problemler meydana gelmektedir. Bu problemlerin çözümünde örgütün bütününe yönelik değişiklik yapma, düzenleme, iyileştirme ve örgütsel geliştirme çalışmalarında çok sayıda değişkenin önem derecesine göre sınıflandırılmasının çeşitli problemlerin çözümünü kolaylaştırarak yönetsel etkinliği artırabilmesi mümkündür. Bununla birlikte Yönetim ve Organizasyon alanındaki araştırmalar incelendiğinde veri toplama yöntemi olarak genellikle ankete başvurulduğu ve belirli hipotezler çerçevesinde ilişkisel ve/veya etkisel tespitlerin yapıldığı görülmektedir. Katılanların görüş, tutum ve değerlendirmelerini irdeleme fırsatı veren anketlerin muhtemel bir sübjektif temele sahip olması mümkündür. Bu yüzden alışılagelmiş analiz yöntemlerinin dışına çıkılması yönetim alanındaki araştırmacılara belirgin kolaylıklar sağlayabilir. Bu çalışmada veri madenciliğine ilişkin Regresyon Ağaçları (Classification Tree) ve Hızlandırılmış Ağaçlar (Boosted Decision Tree) yöntemleri kullanılarak, çalışanların algılanan performansına etki eden bazı örgütsel ve demografik değişkenlerin önem düzeyine göre sıralanması ve ağaç tabanlı algoritmaların örgütsel araştırmalarda kullanılabilirliğinin ortaya konulması amaçlanmaktadır. Karar Ağaçları ve ağaç tabanlı çeşitli algoritmalar veri madenciliğinin popüler ve etkili yöntemleri arasındadır. Literatüre bakıldığında daha çok tıp, mühendislik ve endüstriyel araştırmalarda kullanılan karar ağaçlarına yönelik algoritmaların sosyal bilimler ve özelikle yönetim ve organizasyon disiplini içerisinde kullanımının oldukça yeni olduğu söylenebilir. Ağaç tabanlı algoritmalar, istatistiksel yöntemlere göre örgütsel değişkenler arasındaki ilişkinin yönünü ve düzeyini görsel bir ortamda sunabilme özelliğine sahiptir. Karar ağaçları tekniğinin yönetim ve organizasyon kapsamında yaygınlaşması örgütsel araştırmalarda daha somut ve basit yorumların yapılarak hızlı ve doğru karar alabilme avantajını pekiştireceği söylenebilir. Böylelikle yöneticilerin işe alım sürecinden itibaren hangi adayların istenilen niteliklere uygun olduğuna yönelik rasyonel kriterler oluşturulabilmesi ve farklı çalışan gruplarına uygun örgütsel strateji, politika ve taktikler geliştirebilmesi mümkün hale gelmektedir Araştırmanın örneklemi Kırşehir ilinde faaliyet gösteren ve çalışan sayısı 50'nin üzerinde olan 10 özel sektör işletmesinin çalışanlarından oluşmaktadır. Anket formuna ilişkin geçerlilik ve güvenilirlik testleri yapılmış olup, analizde DTREG paket programı kullanılmıştır. Araştırmadan elde edilen bulgulara göre örgütsel vatandaşlık, iş tatmini, yaşam tatmini ve çalışılan pozisyon çalışanların performansına etki eden en önemli değişkenler olarak belirlenirken, Hızlandırılmış Ağaçlar algoritmasının daha tutarlı ve güvenilir sonuçlar meydana getirdiği tespit edilmiştir. Karar Ağaçları tekniği örgütsel değişkenler arası ilişkiler ve değişkenlerin önem düzeylerinin belirlenmesinde alternatif bir yol olarak kullanılabilir. Ancak (örgütsel araştırmalarda karar ağaçları tekniğinin) güven düzeyinin yükseltilebilmesi için Regresyon Ağaçları yöntemi ile bu yöntemin geçerliliğini artırabilen Hızlandırılmış Ağaçlar algoritmasının birlikte kullanılması tavsiye edilebilir. Zira Regresyon Ağaçları görsel bir ağaç sunabilirken, Hızlandırılmış Ağaçlar daha yüksek güven ve tutarlı sonuçlarla birlikte 100'lerce işlev ve dallanma sebebiyle görsel sonuçlar sunamamaktadır. Nihai olarak Hızlandırılmış Ağaçlar algoritması, Regresyon Ağaçları gibi bazı algoritmalarda öngörüsel doğruluğu artırmak için rahatlıkla kullanılabilir.

Karar Ağaçları ,