[경영정보시스템] 기업합격예측 프로그램

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2008.01.11 / 2019.12.24
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목차: Ⅰ. 서론
1. 연구제목
2. 연구목적
3. 연구방법

Ⅱ. 본론
1. 기본가정
2. 기업별 가중치 부여방식
2.1 공기업
2.1.1. 한국전력공사
2.1.2. 금융감독원
2.1.3. 한국관광공사
2.2. 대기업
2.2.1. 현대
2.2.2. LG
2.2.3. SK
2.3. 은행권
2.3.1. 국민은행
2.3.2. 신한은행
2.3.3. 우리은행
3. 프로그램 진행

Ⅲ. 결론
1. 정리
2. 한계점
3. 함의

본문내용: 서 론

1. 연구제목
지원자의 스펙을 통한 기업 합격 예측 프로그램

2. 연구 목적
갈수록 한국 대학생들의 취업난이 심해지고 있다. 실제로 올 하반기 공기업 취업 평균경쟁률은 76대 1, 주요 대기업 평균 경쟁률은 42대 1을 기록하며, 치열한 ‘취업전쟁’의 실상을 보여주고 있다. 옆의 그래프는 주요국가의 고용률 현황을 보여주고 있다. 옆 그래프에서 확인할 수 있듯이 청년층 고용률 하락 문제가 심각하다. 고용률 현황을 보면 일본과 독일은 40%를 넘고 미국 영국 덴마크는 60%에 육박하는 반면에 한국의 청년층 고용률은 30% 수준이다.
지금의 심각한 취업난이 대학생들 앞에 펼쳐져있는 현실이다. 이러한 우리 앞에 놓인 현실을 이번 과제의 분석 포인트로 삼기로 했다. 취업은 모든 학생들의 관심분야이기에 모두 에게 도움 될 만한 유용한 연구가 되고자 하는 바람으로 프로젝트를 진행했다. 프로젝트는 지원자들의 기본적인 스펙을 가지고 기업별 합격을 예측 하는 것을 목표로 진행된다.

3. 연구방법
1. 합격 예측을 판별해줄 기준으로는 학점, 토익, 자격증, 해외연수, 인턴경력의 5가지로 세분화 한다.
2. 분석을 위하여 기업권은 공기업, 대기업, 은행권으로 기업을 세분화한다.
3. 각 기업별 특성에 따른 가중치를 부여하여, 5가지 기준에 따른 점수를 1000점 만점으로 환산하다.
4. 1000점 만점의 점수를 Y값으로, 지원자별 스펙을 X값으로 하는 회귀분석을 한다.
5. 회귀분석의 결과로 각 기업별 유효한 변수를 파악한다.
6. 회귀분석 결과 값을 통해, 지원자별 점수를 파악하고 그를 통해 총 지원자중 개인별 순위를 산출한다.
7. 순위를 바탕으로 지원자의 합격을 예측한다.

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