עבודה אקדמית? חפשו עכשיו במאגר הענק, האיכותי והעדכני ביותר:

מוענק על כל האתר 7 אחוז הנחה בעת "חרבות ברזל". קוד קופון: "מלחמה"

ב"ה. אנו חב"דניקים ולא נחטא בגזל: יש גם עבודות אקדמיות בחינם (גמ"ח). 15,000 עבודות אקדמיות במחיר שפוי של 99 - 390 שח.  סרטון על מאגר העבודות האקדמיות

اللغة العربية Русский

français              አማርኛ

לא מצאתם עבודה מתאימה במאגר? סמסו לנו דרישות לכתיבה מותאמת אישית - ונפנה למומחה חיצוני בעל תואר שני בתחום שלכם לכתיבה הנתפרת לצרכים שלכם בדיוק!

פרסמו את עבודותיכם הישנות אצלינו וקבלו הכנסה פסיבית נהדרת!

חוות דעת על מרצים

הוצאת ויזה לדובאי תשלום מאובטח בעברית

אמריקן אקספרס – ויקיפדיה    (לא דיינרס)    

תוצאת תמונה עבור פייבוקס 5% הנחה ב-פייבוקס  

bit ביט on the App Store   ×ª×©×œ×•× בחיוב אשראי טלפוני דרך נציג שירות 24/7העברה בנקאית

 

תזה נטישת עובדים ניתוח דואר אלקטרוני אי מייל, עבודה אקדמית בחינם, ניתוח הודעות דואר אלקטרוני וזיהוי דפוסי נטישה של עובדים (עבודה אקדמית מס. 10337)

‏0.00 ₪

75 עמודים.

עבודה אקדמית מספר 10337

תזה נטישת עובדים ניתוח דואר אלקטרוני אי מייל, עבודה אקדמית בחינם, ניתוח הודעות דואר אלקטרוני וזיהוי דפוסי נטישה של עובדים

שאלת המחקר

כיצד בא לידי ביטוי ניתוח הודעות דואר אלקטרוני וזיהוי דפוסי נטישה של עובדים?

תוכן העניינים 

תקציר מנהלים. 1

1.        מבוא. 4

1.1                        רקע. 4

1.2                        מטרת המחקר. 4

1.3                        שאלות המחקר. 5

1.4                        משתנים והשערות המחקר. 6

1.5                        חשיבות המחקר. 7

2.        סקר ספרות. 8

2.1                        מבוא. 8

2.2                        טכניקות שונות לניתוח הודעות דואר אלקטרוני 8

2.3                        אלגוריתם ID3. 11

2.4                        התפלגות T2 של הוטלינג (Hotelling) 12

2.5                        אלגוריתם Center Shift 13

2.6                        מקדם Kappa. 14

2.7                        תנועה בראונית. 16

3.        מתודולוגיה. 17

3.1                        מערך המחקר. 17

3.2                        פרדיגמה מחקרית. 17

3.3                        מדגם. 17

3.4                        שיטת המחקר. 17

3.5                        כלי מחקר נוספים. 18

3.6                        ניתוח הנתונים. 18

4.        מתודולוגית העבודה. 19

4.1                        שלבי העבודה. 19

4.2                        שיטת העבודה. 21

4.3                        איסוף הנתונים. 21

4.4                        אלגוריתמים בהם נעשה שימוש.. 21

5.        תוצאות. 30

5.1                        תוצאות. 30

5.2                        ממצאים. 37

5.3                        דיון 48

5.4                        מסקנות ויישומים מעשיים. 50

5.5                        המלצות להמשך המחקר. 51

6.        נספחים. 52

6.1                        נספח א': תוצאות מבחן EPA Challenge. 52

6.2                        נספח ב': ריכוז ערכי הגרף בתרשים 7. 53

6.3                        נספח ג': ריכוז ערכי הגרף בתרשים 8. 55

6.4                        נספח ד': ריכוז ערכי הגרף בתרשים 9 ו- 15 (PRESTO_K) 56

6.5                        נספח ה': ריכוז ערכי הגרף בתרשים 10. 58

6.6                        נספח ו': ריכוז ערכי הגרף בתרשים 13 (HENDRICKSON_S) 61

6.7                        נספח ז': ריכוז ערכי הגרף בתרשים 14 (SANDERS_R) 62

6.8                        נספח ח': ריכוז ערכי הגרף בתרשים 16 (PEREIRA_S) 67

6.9                        נספח ט': ריכוז ערכי הגרף בתרשים 17 (LUCCI_P) 68

ביבליוגרפיה. 69

 

מטרת המחקר

המחקר מבקש לבחון באמצעות ניתוח הודעות דואר אלקטרוני, האם ניתן לזהות שינויי התנהגות מדפוס ההתנהגות הקבוע של עובדים בארגונים ולהעריך האם השינויים מעידים על דפוס התנהגות אשר מוביל לכך שהעובד ינטוש את הארגון.

 

הדואר האלקטרוני הינה מערכת מידע בסיסית ועיקרית וכלי מרכזי בתפקוד היומיומי של כל ארגון. כלי זה נמצא בשימוש כל העובדים וקשה לתאר ארגון המסוגל לתפקד ללא מערכת זו. ואולם, לא תמיד מנוצל כלי זה למטרות עבודה. עובדים עשויים להשתמש בדואר האלקטרוני למטרות ושימושים פרטיים. לשימוש מסוג זה ישנם היבטים כלכליים וחברתיים בארגונים כמו גם שימוש במשאבים שלא למטרות עבודה. עובדים עשויים "לאותת" לארגון בדרכים שונות על אי שביעות רצונם ועל נטייה לעזוב זמן רב לפני שהם עוזבים בפועל. עובדים אלו או אחרים שכבר החליטו לעזוב, משנים בתקופה זו את אופי עבודתם. אם ניתן היה לזהות עובדים הנמצאים במצבים אלו יכול היה הארגון למנוע את נטישת העובד באמצעות טיפול בגורמים לאי שביעות הרצון, או לחילופין להקדים ולהיפטר מעובדים אשר כבר "אינם עם הארגון".

מחקרים רבים עסקו בתחום ניתוח הודעות דואר אלקטרוני למטרות שונות כמו חשיפת הונאות, פשע, טרור ואי שביעות רצון של לקוחות. מחקרים אלו נעשו באמצעות שימוש באלגוריתמים וטכניקות של כריית מידע וחיפוש בתוך תוכן ההודעות, דבר המהווה חדירה למידע אישי ופרטי ואף אסור במדינות רבות.

תרומת המחקר

מחקר זה מציע לבחון את הנושאים האלו באמצעות ניתוח נתוני הודעות דואר, Meta Data, וללא צורך בבחינת תוכן ההודעות. זוהי נקודה חשובה בעיקר עקב רגולציה בנושאי צנעת הפרט וחדירה לפרטיות הקיימת במדינות רבות האוסרת חדירה לתכני דואר אלקטרוני וניתוח המידע. המחקר מבצע ניתוח של המידע אודות הודעות הדואר האלקטרוני כגון מספר ההודעות הנשלחות בחלקי היום השונים, מספר ההודעות הנשלחות לעובדים אחרים בארגון ואל אנשים מחוץ לארגון וכדומה. בדרך זו מעוניין המחקר לבדוק האם ניתן לזהות שינוי בהתנהגות העובד ולאפיין דפוסים המצביעים על כך שהוא מעוניין לעזוב את מקום עבודתו.

מתודולוגיה

המחקר הינו כמותי ומבקש למצוא מתאם סטטיסטי בין נתוני בסיס הנתונים, ונתונים נוספים אשר מוצו מתוך המידע הקיים. המדגם כולל כ- 150 תיבות דואר אלקטרוני בהן למעלה מ- 500 אלף הודעות דואר. בסיס הנתונים נלקח מתאגיד אנרון (Enron Corporation) האמריקאי, חברת אנרגיה, סחורות ושירותים מיוסטון טקסס אשר פשטה רגל בסוף שנת 2001 בעקבות פרשת הונאה לה היו שותפים מנהליה הבכירים של החברה. הנתונים נלקחו ממחשבי החברה בידי ה-Federal Energy Regulatory Commission (FERC) לצורך חקירת הפרשה.

שלבי המחקר כללו טעינת המידע הגולמי, הודעות הדואר, לבסיס נתונים והעשרתו. שימוש באלגוריתם Center Shift לקבלת ווקטור תוצאות המאפיין דפוס התנהגות של כל תיבה ושינויים החלים בדפוס זה, ניתוח התוצאות באופן חזותי ובאמצעות מבחן t ובחינת מהימנות הטכניקה המוצעת.

תוצאות

בסך הכול בוצעו כ- 84 מבחנים על וקטורים של תוצאות האלגוריתם של 48 העובדים אשר עזבו את הארגון לפני חשיפת פרשת ההונאה ופשיטת הרגל של הארגון. תוך שימוש בטכניקה המוצעת, החיזוי לגבי כל עובד האם יעזוב או לא היה נכון ב- 63% מהמקרים. יחד עם זאת תוצאת מבחן המהימנות הייתה נמוכה והצביעה על מהימנות ברמה סבירה בלבד.

בחינה חזותית של תוצאות האלגוריתם מאפשרת גם היא להעריך האם אירע שינוי בהתנהגות העובד ומסייעת לחיזוי. בחינה חזותית זו וחיזוי צעדי העובד על פיה נערכה לכל 48 העובדים ותוצאותיה הושוו לתוצאות מבחן ה- t ולתוצאות פועל. בכ- 73% מהמקרים החיזוי על פי בחינה חזותית תאם את התוצאה בפועל לעומת 69%[1] מהמקרים בהם חיזוי על פי מבחן t תאם את התוצאה בפועל. בכ- 75% מהמקרים החיזוי החזותי תאם את החיזוי על פי מבחן t. בחינה חזותית תרמה לחיזוי נכון בכ- 15% מהמקרים לעומת 10% באמצעות מבחן t. ב- 79% מהמקרים חיזוי ע"פ כל אחת מהאופנים או באמצעות שניהם היה נכון. תוצאות אלו מלמדות כי לא ניתן להפחית בחשיבות הבחינה החזותית ועל חשיבות הגורם האנושי הן בקביעה האם חל שינוי בהתנהגות העובד והן בניסיון לחזות האם העובד יעזוב או לא.

המחקר בחן האם ניתן באמצעות שימוש באלגוריתם Center Shift, לזהות שינויים בהתנהגות עובדים באמצעות בחינת תנועת הדואר האלקטרוני שלהם, ולחזות האם בעקבות השינוי עתיד העובד לעזוב את הארגון. למרות תוצאת מבחן המהימנות הנמוכה, תוצאה זו עדיין מצביעה על רמת מהימנות סבירה. מעבר לכך, ישנה חשיבות לתוצאות המחקר גם לאור המהימנות שנמצאה מכיוון שאין השיטה המוצעת טוענת כי יש ביכולתה לנבא או לחזות את עזיבת העובד, אלא בעיקר לזהות שינויים בדפוס התנהגותו של העובד. כאלו העשויים להעלות שאלות לגבי ביצועי העובד בכלל ולאו דווקא לגבי המשך דרכו בארגון. זיהוי שינויים אלו אמור להתריע בפני מנהליו של העובד אשר אמורים להתערב ולהבין מה הגורם לשינויים אלו. אכן, בחלק לא מבוטל מהמקרים שינוי ההתנהגות אכן לווה בעזיבה, מה שיכול ללמד על קשר בין שינויים בהתנהגות העובד ועזיבתו.

ביבליוגרפיה לדוגמא (בעבודה האקדמית כ-20 מקורות אקדמיים באנגלית ובעברית) 

דוד אנדלמן, & חיים דימנט. תנועה בראונית ומהלכים אקראיים - תרומתו של אינשטיין לפיסיקה הסטטיסטית והשלכותיה על מדע עכשווי. תהודה , 4-12.

 Appavu, S., Rajaram, R., Muthupandian, M., Athiappan, G., & Kashmeera, K. S.Data mining based intelligent analysis of threatening e-mail. Knowledge-Based Systems , 392–393.

Brill, E. . Some advances in transformation-based part of speech tagging. Cambridge, MA: Twelth National Conference on Artificial Intelligence.

Brill, E. Patent No. 61/539,212. United States of America.