Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightAraştırmadan 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.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Günümüz rekabet koşulları göz önüne alındığında farklı sektörlerde faaliyet gösteren örgütlerde çok sayıda de- ğişkenle 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 50nin 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 100lerce işlev ve dallanma sebebiyle görsel sonuçlar sunamamaktadır. Nihai olarak Hızlandırılmış Ağaçlar algoritması, Regresyon Ağaçları gibi bazı algoritmalarda öngörüsel doğruluğu artırmak için rahatlıkla kullanılabilir.
Abstract
This study aimed to determine the importance levels of several organizational and demographic variables influencing the perceived performances of the employees, using Classification Tree (CT) and Boosted decision Tree (BDT) methods, concerning data mining, as well as to present the usability of the tree-based algorithms in organizational studies. Decision Trees, can be evaluable as intelligent systems in data mining. When browsing the literature, it can be seen that different algorithms have been merged for decision trees. Decision Trees and tree-based algorithms are among the popular and effective methods of data mining. When looking into the literature, it may be stated that the algorithms intended for Decision Trees, generally employed in medical, engineering, and industrial researches, have recently been started to be used in social sciences, especially within the management and organization discipline. The sample of the study consisted of 10 private sector enterprises operating in Kırşehir city and having above 50 employees. According to the facts obtained from the study, Organizational Citizenship, Job Satisfaction, Life Satisfaction, and Work Environment were found to be the most important variables affecting the performances of the employees, and it was determined that the BDT algorithm presents more consistent and reliable conclusions. Thus, the study demonstrated that tree-based algorithms can be used in the correlations between the variables to form a basis for the decisions and applications of the managers.