臺灣博碩士論文加值系統

由於網際網路蓬勃的發展，科技的演變及時代的進步，讓人們不再只是單純的記錄資料，而是如何運用這些資料發現潛在的知識，或是透過已存在的事實，預測出更多對社會有貢獻的資訊。近年來國內的求職求才網站的出現，利用網際網路優勢所提供給求職者的親和力、便利性、互動性與豐富資訊，和傳統的平面媒體形成了強烈的對比。其網站龐大的資料量如何妥善運用是當前重要的課題。
本論文使用1111人力銀行提供的2010年履歷資料庫，其包含了七十萬筆應徵者資料，資料量相當可觀也具代表性。我們依據應徵者填寫履歷的學經歷資料，運用資料挖掘技術中的決策樹演算法，建構出薪資預測分析模型，讓應徵者在應徵過程中可以依據自身學經歷與徵才廣告所需的條件預測出其薪資範圍，作為求職時選擇工作及面試議價的參考依據。

With evolution of technology and vigorous development of Internet, people no longer just simply record information. Instead, they analyze such data to discover its potential usage for certain knowledge, or analyze the existing facts to produce result forecasting further information, which then contribute for society usage. In recent years, the emergence of the domestic job recruiter website utilizes the advantages of the Internet for job seekers, and provides convenience, interactive and richness of information, which constitutes a sharp contrast to the traditional print media. Therefore how to properly utilize huge amount of data from such website is significant important subject.

This paper uses the curriculum vitae database of year 2010 offered by 1111 Job Bank; it contains two million applicants information, and with such amount of data, it is considerable and representative. Base on the education and work experience data that is provided by applicants on their curriculum vitae, using the decision tree algorithm in data mining technology, the salary predictive analysis model is constructed. Using the model, applicants can predict the salary range based upon their qualifications, work experiences and the condition of the recruitment advertisements. This information then can be used by applicants, when applying jobs, as a reference for choosing jobs and negotiating salary in the interview.

誌謝 i
摘要 ii
Abstract iii
目錄 iv
表目錄 vi
圖目錄 vii
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機與目的 2
1.3 研究限制 3
1.4 論文架構 3
第二章 文獻探討 5
2.1 資料挖掘 5
2.1.1 資料挖掘之定義 5
2.1.2 資料挖掘之功能 7
2.1.3 資料挖掘之應用 9
2.2 資料前置步驟處理 10
2.2.1 資料清理(Data Cleaning) 11
2.2.2 資料整合(Data Integration) 13
2.2.3 資料轉換(Data Transformations) 13
2.3 決策樹 15
2.4 決策樹相關研究 17
第三章 研究方法 23
3.1 研究架構 23
3.2 資料收集 23
3.3 資料前置步驟處理 24
3.4 資料倉儲 28
3.5 資料挖掘工作流程 29
3.6 輸入介面設計 30
第四章 建置決策樹模型 32
4.1 資料收集階段 32
4.2 資料前置步驟處理 35
4.3 資料挖掘階段 36
4.4 挖掘結果說明 40
第五章 結論及未來研究方向 53
5.1 結論 53
5.1 未來研究方向 53
參考文獻 54
附錄一 58
附錄二 67

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