臺灣博碩士論文加值系統

企業為因應未來發展需要與解決現況面臨之問題，每年規劃各項教育訓練課程，由公司或單位主管指派學員參加，同時也開放其他員工報名選課。然而在經費有限之情況下，究竟該如何安排教育訓練課程？以及適當之選課對象應該為哪些學員？教育訓練後之學習成效是否符合公司要求？不同之訓練對象、選課組合與學習成效間有何相關？這些看似簡單問題，若能深入了解企業之訓練目的，並藉由統計分析工具，針對教育訓練資料庫進行探勘與分析，藉以找出學員屬性與課程間之特性，企業將可依此規劃更合宜之課程與安排更適當之學員受訓，達成提昇教育訓練效益之目的。

本研究係以資料探勘(Data Mining)工具，對某汽車公司人力資源訓練課程資料庫，先後採用交叉分析(Cross Table)、群集分析(Cluster Analysis)與決策樹演算法(Decision Tree)執行資料庫之探勘與分析，再依據分析結果提出教育訓練規劃作業流程改善建議，以供個案公司未來教育訓練課程開課時之開課策略參考，同時提升教育訓練課程規劃作業之效率。

本研究經進行資料探勘、分析與探討後，得到之結論有：根據過去教育訓練庫資料，以交叉分析找出學習成果與員工職位類別、員工部門類別及課程類別，其相互間具有顯著關聯性；以群集分析找出各職位類別與不同部門之員工熱門與較不熱門之教育訓練課程；同時找出同質性課程，未來可依據不同對象規劃一整套的訓練課程，讓員工有系統的參與課程，以提高教育訓練之效果，增加培訓合格率；以決策樹演算法探勘結果，個案公司2007年教育訓練投入成本中，未完訓者之成本約17.6%，其中又以高階主管之行銷部門之未完訓率最高，經此探討，有助於個案公司對學習成效與教育訓練規劃作業流程改善之重視，研究結果亦可供個案公司未來課程規劃之參考。

In order to meet the future requirement and solve the current problems, enterprises often plan to organize variety of Job-training for assigning employees and others. Nevertheless, how to arrange Job-training within limited budget? And who should be the group of students to take the course? Does the result of Job-training in accordance with the company requirement? What is the connection among training with different people, program module, and final outcome? All these questions might be easy to answer, but if the training purpose of a company can be fully understand, on the other hand, by using database mining and analysis will be able to find out the actual connection between students and training course. Therefore, the company can use the result to arrange more properly and achieve the effectiveness.

This project uses the data mining tool to take a certain automotive company’s Job-training database analysis. We adopt the Cross Table、Cluster Analysis and Decision Tree to execute database investigation and analysis. According the results, we provided the suggestion for the improvement in Job-training process operation. It can become a reference for Job-training efficient lifting and Job-training strategy decision.

After data mining、analysis and discussion, the conclusion is as following：By Cross Table, we can find out a apparent relativity in Job-training outcome with employee job rating 、department type and course assortment. By Cluster Analysis, we can pick up the relevant between job / dept. rating and course attraction. It would help us to arrange a series of suitable course for certain employee for Job-training efficient lifting. By Decision Tree, we find out the uncompleted course took 17.6﹪Job-training budget for this company case in 2007. Meanwhile, the high level manager in marketing division is key factor in all uncompleted course. By go through this research, it is helpful to make enterprise appreciate the Job-training efficient and the improvement for Job-training process operation. Meanwhile, this case research can be a reference for enterprise Job-training arrangement in future.

目錄
摘要 I
ABSTRACT II
致謝辭 III
目錄 IV
圖目錄 VI
表目錄 VII
第一章 緒論 1
1.1 研究背景及動機 1
1.2 研究目的 1
1.3 研究流程 2
第二章 文獻探討 3
2.1 人力資源管理 3
2.2 教育訓練 3
2.2.1教育訓練的定義 3
2.2.2教育訓練的目的 4
2.2.3教育訓練的重要性 6
2.2.4教育訓練實施的程序 6
2.2.5個案公司教育訓練作業流程 8
2.2.6個案公司選課方式 9
2.2.7教育訓練費用 10
2.2.8教育訓練學習成效 10
2.3 交叉分析 11
2.4 資料探勘 12
2.4.1資料探勘的定義 12
2.4.2資料探勘的功能 12
2.4.3資料探勘的演算法 13
2.4.4資料探勘的步驟 14
2.4.5資料探勘技術應用於教育訓練之文獻 15
2.5 群集分析 17
2.5.1群集分析的基本概念 17
2.5.2群集分析的原理與分類方法 18
2.5.3集群分析的實施步驟 20
2.5.4樹狀圖分群準則 21
2.5.5群集分析在商業上的應用 21
2.6 決策樹演算法 21
2.6.1 決策樹演算法之定義 21
2.6.2 決策樹演算法之模組及其特性 22
2.6.3 CHAID演算法之步驟 22
第三章 研究方法 25
3.1 研究步驟 25
3.2 研究設計 25
3.2.1 資料來源 25
3.2.2 資料衡量 25
3.2.3 定義變項 26
3.3 研究假設 28
3.4 分析方法 28
3.4.1 交叉分析 28
3.4.2 群集分析 30
3.4.3 決策樹分析 32
第四章 研究分析結果 33
4.1 敘述性統計 33
4.2 交叉分析 39
4.3 群集分析 50
4.4 決策樹演算法之卡方互動自動檢視模組(CHAID)執行探勘 53
4.5 三種分析法之分析結果與建議 56
4.5.1採用交叉分析法之分析結果與建議 56
4.5.2採用群集分析法之分析結果與建議 59
4.5.3採用決策樹演算法之分析結果與建議 59
第五章 結論與建議 62
5.1 研究結論 62
5.2 研究建議 63
5.2.1 對個案公司的建議 63
5.2.2 對未來研究的建議 63
參考文獻 64

圖目錄
圖1-1 本研究流程圖 2
圖2-1 教育訓練的目的 6
圖2-2 ISO10015訓練管理標準─組織事業計劃與訓練流程發展圖 7
圖2-3 個案公司教育訓作業流程圖 8
圖2-4 Kdnuggets票選最常使用的資料採礦技術統計圖 14
圖2-5 節點決策樹圖 23
圖3-1 研究步驟圖 25
圖4-1 各職位類別參加訓練課程人次統計圖 33
圖4-2 各部門類別參加教育訓練課程人次統計圖 34
圖4-3 各課程類別參加人次統計圖 36
圖4-4 學習成果完訓與未完訓人次統計圖 37
圖4-5 學習成果完訓與未完訓受訓時數統計圖 38
圖4-6 學習成果完訓與未完訓受訓費用統計圖 39
圖4-7 各職位類別參加課程類別人次統計圖 44
圖4-8 各職位類別學習成果人次統計圖 44
圖4-9 各部門類別員工參加之課程類別人次統計圖 44
圖4-10 各部門類別員工參加課程之學習成果圖 49
圖4-11 階層式群集分群結果樹狀圖 51
圖4-12 教育訓練課程之員工學習成果樹狀關聯圖 54
圖4-13 各職位階層學習成果初始樹狀關聯圖 54
圖4-14 各部門中階主管學習成果樹狀關聯圖 55
圖4-15 各部門高階主管學習成果樹狀關聯圖 55
圖4-16 個案公司教育訓練作業流程修訂前後比較圖 61

表目錄
表2-1 國內外學者對「教育」之定義 5
表2-2 國內外學者對「訓練」之定義 5
表2-3 教育訓練作業流程比較表 9
表2-4 2003~2005年企業職業訓練經費佔營運成本及營業費用比率表 11
表2-5 各類型資料探勘演算法之特性比較表 13
表2-6 資料探勘技術於教育課程規劃應用 15
表2-7 群集分析分類方法差異表 19
表2-8 不同類型的決策樹演算法及其適用特性 23
表3-1 Management Excellence Framework管理 26
表3-2 教育訓練課程類別分類狀況一覽表 27
表3-3 交叉分析之 r x c列聯表 29
表4-1 職位類別次數表 33
表4-2 部門類別次數表 34
表4-3 課程類別參加人次表 35
表4-4 學習成果人次表 36
表4-5 教育訓練受訓時數統計表 37
表4-6 學習成果完訓與未完訓者受訓費用統計表 38
表4-7 職位類別與課程類別交叉表 40
表4-8 職位類別與課程類別卡方檢定表 42
表4-9 職位類別與學習成果交叉表 43
表4-10 學習成果與職位類別卡方檢定表 44
表4-11 部門類別與課程類別交叉表 46
表4-12 部門類別與課程類別卡方檢定表 48
表4-13 部門類別與學習成果交叉表 49
表4-14 學習成果與部門類別卡方檢定表 49
表4-15 群數凝聚過程 51
表4-16 集群成員表 52
表4-17 分類結果表 53
表4-18 各職位類別熱門與較不熱門之課程一覽表 56
表4-19 各職位類別熱門與較不熱門之課程建議開課作法 56
表4-20 各部門類別員工熱門與較不熱門之課程與建議作法一覽表 57
表4-21 各部門類別學習成果之建議作法 58
表4-22 各群集屬性與建議作法 59
表4-23 各職位類別與各部門類別員工學習成果預測與建議作法 60

中文部份
尹相志(2007)，「Microsoft SQL Server 2005 資料採礦聖經」，學貫行銷股份有限公司出版
行政院勞委會(2000)，職業訓練與就職服務，各級勞工行政人員訓練教材之五
吳慧敏、蔡禹亮(2004)，「國小電腦課教學方法對學生學習成效與班級互動影響之研究」，南華大學教育社會學研究所碩士論文
吳瓊治(2008)，「如何運用ISO10015提升教育訓練品質」，品質月刊，第44卷，第3期，72-76
李弘暉、吳瓊治(2007)，「運用ISO10015轉換教育訓練投資位企業競爭優勢」，品質月刊，第43卷，第7期，78-83
李佩玲(2006)，「人才教育訓練反映層次評估探討」，國立中央大學企業管理研究所碩士論文
易任(2000)，「主成分分析與群集分析應用於雨量空間分佈之研究」，國科會專題報告研究計畫成果，計畫編號：NSC79-0410-E002-06
易任、葉惠中(2000)，「主成分分析與群集分析應用於雨量空間分佈之研究」，易任論文集，549～563
林文燦、柯美珠、王文杉(2007)，「以資料探勘技術應用於教育訓練課程之規劃~以某A汽車公司為例」，品質學會第43屆年會年會暨第13屆全國品質研討會
林國峰、黃彥豪(2003)，「利用自組織映射圖網路於區域雨型分類之研究」，國立台灣大學土木工程學研究所，碩士學位論文
林廣華、李立群(2005)，「企業管理培訓案例全書」，海天出版社
林震岩(2007)，「多變量分析-SPSS的操作與應用」，北京大學出版
洪國棟(2007)，「淺談職業教育與訓練」，南華大學社會學研究所，網路社會學通訊期刊，64
夏太長、謝安晉(2004)，「應用資料探勘技術規劃推廣教育課程之研究—以建國科技大學為例」，2004海峽兩岸高職(技職)教育學術研討會,建國科技大學,111-120
陳文華(1999)，「應用資料倉儲系統建立CRM」，資訊與電腦，122-127
陳永甡(2000)，「教育訓練品質的探討」，品質管理月刊，第36卷，第8期，66-70
陳健勝、陳素卿(2005)，「我國壽險業務員離職行為之研究—以H公司為例」，朝陽科技大學保險金融管理系碩士論文
陳嘉容(2005)，「及關降雨量其空間分布之群集特性分析」，興國管理學院資訊管理學系暨環境資訊與知識管理研究中心，技術學刊，第20卷，第4期，377-386
陳麗妃(2007)，「以人力資源管理落實高職建教合作教育教師之專業發展」，南華大學社會學研究所，網路社會學通訊期刊，第64期
黃同圳(1996)，「員工訓練與管理發展」，工業雜誌人力培訓專刊，第11期，頁60-64
黃同圳、曹國雄、黃英中、張火燦、王秉鈞(1998)，「人力資源管理」，華泰書局
黃俊英(2003)，多變量分析，華泰書局，台北市
黃柏翔、陳麗鳳、朱芳葶(2002)，「從PDCA管理循環談教育訓練之應用─以新光人壽為個案分析」，品質月刊，第38卷，第3期，49
黃英忠、吳融枚(2000)，「公營事業企業文化對組織承諾和工作滿足的影響-以台灣省菸酒公賣酒局為例」，公營事業評論，第2 卷，第1期，25-46
黃英忠、溫金豐(2005)，「外在經營環境與企業教育訓練實施經營績效關係之研究」，人力資源管理學報，第5期，41-60
楊世瑩(2005)，「SPSS統計分析實務」，旗標出版股份有限公司
楊琇媛(2003)，「利用資料倉儲與資料探勘技術於招生策略與學生特質分析之研究」，私立中原大學資訊管理學系碩士學士論文
經濟部中小企業處(2007)，「2007年中小企業白皮書」，98
劉佳灝、饒瑞佶(2007)，「學生選課組合與學習成效的資料探勘」，建國科大學報：管理類，第26卷，第2期，1-18
龔良民，1998，「衍生性群集分析方法之探定理論與應用」，國立中山大學資訊管理研究所碩士論文


英文部分
AdeQuaTE. (2005), ISO 10015. Retrieved September 20, 2005, from http:// www.adequate-international.org.
Anderberg, M. (1973), “Cluster Analysis for Application, Academic Press”, New Yark, USA, pp.185-190.
Berson, A. Smith, S., and Thearling, K. (2001), Building Data Mining Application for CRM, New York, McGraw-Hill Inc.
Bloom, B. S., Englhart, M. D., Furst, E. J., Hill, W. H., and Krathwohl, D. R. (1956). Taxonomy of educational objectives. Handbook 1. Cognitive domain. New York: McKay.
Carlson, D. S., Bozeman, D. P., Kacmar, K. M., Wright, P. M., and McMahon, G. C. (2000), Training motivation in organizations: An analysis of individual-level antecedents. Journal of managerial Issues, 12, pp.271-287.
Cascio, W. F. (1991), Costing human resources: The financial impact of behavior in organization. Boston: PWS-Kent.
Edvinsson, L., and Malone, M. S. (1997), Intellectual capital: The Realizing your companys true value by its hidden roots New York: Harper Business.
Fayyad, U. M., Piatesky-Shapiro, G., and Smyth, P. (1996), From Data Mining to Knowledge Discovery: An Overview” Advances in knowledge Discovery and Data Mining, MIT Press.
Georgenson, D. L. (1982), the problem of transfer calls for partnership. Training and Development Journal, 36: 75-78.
Hand, D. J., Blunt, G., Kelly, M. G., and Adams, N. M. (2000), “ Data Mining for Fun and Profit” Statistical Science, 15(2), pp.111-131.
Jiawei Han and Micheline Kamber (2001), “Data Mining: Concepts and Techniques”, ch2.
Lin, Carol Y.Y. (1996), “Training and development practices in Taiwan: A comparison of Taiwanese, American and Japanese firms.”, Asia Pacific Journal of Human Resources, 34(1), pp.26-43.
McGehee, W., and Thayer, P.W. (1961), “Training in Business and Industry”, New York: Wiley.
Miller, V.A. (1979), “The Guide Book for International Training in Business and Industrial”, Madison, WI: ASTD.
Nadler, L. (1984), “The Handbook of Human Resource Development”, New York: John Wiley&Sons.
Peacock, P. R. (1998), “Data Mining in Marketing: Part 1”, Marketing Management, 6(4), pp.8-18.
Punj, G., and Stewart, D.W. (1983), “Cluster Analysis in Marketing Research: Review and Suggestion for Application, ”Journal of Marketing Research, pp.134-148.
Gnardells, T., and Boutsinas, B. (2001), “On Experimenting with Data Mining in Education”.
Wallance Marc J. (1982), “Human Resource: An Introduction to the Profession”, New York: Random House, Inc.