Mit der vorliegenden Modellierung soll eine Vorhersage darüber erfolgen, ob jemand eine Arbeitsstelle bekommen hat. Bei den Test- und Trainingsdatensätzen handelt es sich um Datensätze aus einer Absolventenstudie. Ziel dieser Vorhersagemodellierung ist es möglichst häufig, die im Trainingssatz vorliegende Variable “Job” vorherzusagen. Auf Basis des Trainingsdatensatzes wird ein Modell erstellt und auf den Testdatensatz angewendet. Mit den gewonnen Erkenntnissen lassen sich gegebenenfalls frühzeitig Karriereentscheidungen treffen, die zu einer Einstellung führen.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung und Zielsetzung
- Studiendesign und Datenerhebung
- Deskriptive Statistik und Datenvorverarbeitung
- Modell und Modellwahl
- Anwendung, Ergebnis und Vorhersage
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Ziel dieser Vorhersagemodellierung ist es, die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, ob eine Person eine Arbeitsstelle erhält, basierend auf Daten aus einer Absolventenstudie. Das Modell soll auf Basis eines Trainingsdatensatzes erstellt und auf einen Testdatensatz angewendet werden. Die Erkenntnisse aus der Modellierung sollen ermöglichen, frühzeitig Karriereentscheidungen zu treffen, die zu einer Einstellung führen könnten.
- Vorhersage von Arbeitsplatzvermittlung anhand von Absolventendaten
- Entwicklung und Anwendung eines Vorhersagemodells
- Analyse von Einflussfaktoren auf die Arbeitsplatzvermittlung
- Identifizierung von potenziellen Karriereentscheidungen
Zusammenfassung der Kapitel
- Einleitung und Zielsetzung: Die Einleitung stellt das Ziel der Vorhersagemodellierung dar, nämlich die Vorhersage der Arbeitsplatzvermittlung anhand von Absolventendaten. Die Motivation für diese Modellierung liegt in der Möglichkeit, frühzeitig Karriereentscheidungen zu treffen, die zu einer Einstellung führen könnten.
- Studiendesign und Datenerhebung: Dieses Kapitel beschreibt die Datensätze, die für die Modellierung verwendet werden. Es werden die exogenen Variablen, wie Geschlecht, Spezialisierung, Noten und Berufserfahrung, vorgestellt. Die Zielvariable "Job" wird ebenfalls definiert und ihre Bedeutung für die Modellierung erläutert.
- Deskriptive Statistik und Datenvorverarbeitung: Dieses Kapitel befasst sich mit der Analyse der Datensätze mithilfe deskriptiver Statistik. Es werden die verschiedenen Variablen und deren Verteilung untersucht, um ein besseres Verständnis der Daten zu gewinnen. Die Daten werden aufbereitet und auf fehlende Werte überprüft.
Schlüsselwörter
Vorhersagemodellierung, Absolventenstudie, Arbeitsplatzvermittlung, Datenerhebung, deskriptive Statistik, Datenvorverarbeitung, Einflussfaktoren, Karriereentscheidungen.
Häufig gestellte Fragen
Was ist das Ziel dieser Vorhersagemodellierung?
Das Ziel ist es, mithilfe einer logistischen Regression vorherzusagen, ob ein Absolvent eine Arbeitsstelle erhält. Dies soll helfen, Erfolgsfaktoren für die Karriereplanung zu identifizieren.
Welche Datenbasis wurde für das Modell verwendet?
Die Modellierung nutzt Datensätze aus einer Absolventenstudie, die in einen Trainingsdatensatz (zur Modellerstellung) und einen Testdatensatz (zur Überprüfung der Vorhersagegenauigkeit) unterteilt wurden.
Welche Variablen beeinflussen die Wahrscheinlichkeit einer Einstellung?
In der Analyse werden exogene Variablen wie Geschlecht, Spezialisierung im Studium, Noten und bereits vorhandene Berufserfahrung untersucht.
Wie wird die Qualität des Vorhersagemodells sichergestellt?
Durch die Anwendung des Modells auf einen separaten Testdatensatz wird geprüft, wie oft die Variable „Job“ korrekt vorhergesagt werden kann, was Rückschlüsse auf die Zuverlässigkeit zulässt.
Was versteht man unter Datenvorverarbeitung in diesem Kontext?
Die Datenvorverarbeitung umfasst die Bereinigung der Datensätze, die Überprüfung auf fehlende Werte und die Analyse der Verteilung der Variablen mittels deskriptiver Statistik.
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- Anonym (Author), 2020, Vorhersagemodellierung einer logistischen Regression, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1009521
