Wykorzystanie informacji granularnej w analizie wymagań rynku pracy

• Autorzy: Aneta Becker

Warianty tytułu

The use Granular Information in the Analysis of the Requirements of the Labor Market

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule zaprezentowano przebieg i wyniki procedury badawczej potrzeb kompetencyjnych polskiego rynku pracy. Głównym zadaniem była analiza zapotrzebowania na kompetencje (umiejętności i kwalifikacje) zgłaszane przez polskich przedsiębiorców. W badaniu poszukiwano zależności pomiędzy rodzajem specjalności, doprecyzowanej pro-filem kompetencyjnym, a wymogiem znajomości języka angielskiego. Materiał empiryczny pochodził z badań realizowanych w 2012 r. w ramach projektu "Bilans Kapitału Ludzkiego" (III edycja). Obliczenia zrealizowano z wykorzystaniem analizy skupień i teorii zbiorów przybliżonych za pomocą Rough Set Exploration System 2.1.

EN

The paper presents the progress and results of the test procedure needs compe-tence polish labor market. The main task was to analyze the need for competence (skills and qualifications) reported by polish entrepreneurs. The study looked for the relationship be-tween the type of specialty, fine-tuning the competence profile and there quirked knowledge of English. The empirical material came from a study carried out in 2012 under the project "Human Capital" (third edition). The calculation was carried out with the use of cluster analysis and rough set theory, using the system RSES2.1.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Analiza skupień; Zbiory przybliżone; Rynek pracy

EN

Cluster analysis; Rough sets; Labour market

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia
• Rocznik: 2014
• Tom: 23
• Numer: nr 328 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
• Strony: 222--229

Twórcy

autor

Aneta Becker

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Bibliografia

• Bilans Kapitału Ludzkiego, bazy z wynikami III edycji badań BKL realizowanych w 2012 r., http://bkl.parp.gov.pl/dane (24.04.2013).
• Borowik B., Borowik B., Laird S. (2009), Powiązania między rozmytymi pamięciami asocjacyjnymi i rozmytą morfologią matematyczną, "Czasopismo Techniczne, Zeszyt nr 8, s. 139-157.
• http://bkl.parp.gov.pl/dane (9.09.2013).
• http://bkl.parp.gov.pl/system/files/Downloads/20121128143313/BKL_Raport_2013_int_m.pdf?1364281897 (9.09.2013).
• Nowak A. (2013), Zbiory przybliżone w obszarze systemów ekspertowych, www.zsi.tech.us.edu.pl/ ~anowak/index.php?s=file_download&id=22 (8.08.2013).
• Grabiński T. (1992), Metody taksonometrii, Wyd. Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków.
• Grzymala-Busse J.W. (1992), LERS - a system for learning from examples based on rough sets, [w:] R. Słowiński (red.), Intelligent Decision Support, Handbook of Applications and Advances of the Rough Sets Theory, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, s. 3-18.
• Pawlak Z. (1982), Rough sets, "International Journal of Computer and Information Sciences", 11, s. 341-356.
• Produkt krajowy brutto- Rachunki regionalne w 2010 r. (2013), GUS, http://www.stat.gov.pl/ gus/5840_3594_PLK_HTML.htm (8.08.2013).
• Skowron A. (1993), Boolean reasoning for decision rules generation, [w:] J. Komorowski, Z. Ras (red.), Methodologies for Intelligent Systems, LNAI 689, Springer-Verlag, Berlin, s. 295-305.
• Strzebońska A., Kocór M. (2012), Specjaliści na rynku pracy. Wymagania stawiane przez pracodaw-ców, [w:] J. Górniak (red.), Młodość czy doświadczenie? Kapitał ludzki w Polsce. Raport podsu-mowujący III edycję badań BKL z 2012 r.
• Yao Y.Y. (2005), Perspectives of Granular Computing, Proceedings of 2005 IEEE International Conference on Granular Computing, Vol. 1, s. 85-90.
• Zadeh L.A. (1979), Fuzzy sets and information granularity, [w:] M. Gupta i in. (red.), Advances in Fuzzy Set Theory and Applications, North-Holland Publishing Co., Amsterdam, s. 3-18.
• Zadeh L.A. (1997), Toward a theory of fuzzy information granulation and its centrality in human reasoning and fuzzy logic, Fuzzy Sets and Systems 90, s. 111-127.