Luận văn ThS: Sử dụng hồi quy tuyến tính trong dự đoán mức lương công việc trên quảng cáo tuyển dụng

1.1 Lí do chọn đề tài

Trong lĩnh vực tuyển dụng ngày nay, khoảng một nửa số công ty họ không công khai mức lương tuyển dụng trên các quảng cáo tuyển dụng. Với vai trò là một người tìm kiếm công việc tác giả cảm thấy rất khó khăn để làm sao biết được mức lương công việc của quảng cáo tuyển dụng mà tác giả quan tâm, liệu rằng mức lương nào là phù hợp hoặc không phù hợp với từng loại công việc trên quảng cáo tuyển dụng đó. Và với vai trò là nhà tuyển dụng tác giả muốn biết được hoặc tham khảo để có thể đưa ra mức lương hợp lý trên các quảng cáo tuyển dụng của doanh nghiệp mình. Do đó rất cần một giải pháp để mang lại nhiều thông tin hơn trong lĩnh vực này. Từ đó có thể giúp người tìm kiếm việc làm và nhà tuyển dụng ước lượng được mức lương của một công việc hoặc nhóm công việc nào đó là phù hợp hoặc không phù hợp, họ sẽ có những điều chỉnh hoặc sự chuẩn bị tốt hơn trong công tác tuyển dụng hoặc tìm kiếm việc làm.

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Luận văn tập trung nghiên cứu về các nghiệp vụ về quảng cáo việc làm, nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến mức lương công việc trên quảng cáo tuyển dụng. Những nhân tố đó có thể là nhóm công việc, loại công việc, loại hợp đồng hoặc là địa điểm làm việc mà một quảng cáo tuyển dụng cần có. Từ đó xây dựng mô hình dự đoán dựa trên những nhân tố ảnh hưởng đó để đưa ra kết quả dự đoán với độ tin cậy và độ chính xác cao nhất.

1.3 Đối tượng nghiên cứu

Về nghiệp vụ, đối tượng nghiên cứu là những vấn đề liên quan đến quảng cáo tuyển dụng. Các nhân tố liên quan đến quảng cáo tuyển dụng như: nhóm công việc, loại công việc, loại hợp đồng, địa điểm làm việc, công ty tuyển dụng, nguồn quảng cáo tuyển dụng, vị trí tuyển dụng.v.v.

Về dữ liệu, đối tượng nghiên cứu liên quan đến quảng cáo việc làm được công bố tại Anh được cung cấp bởi Kaggle.

Về kỹ thuật, đối tượng nghiên cứu là các lý thuyết về học máy thống kê và khai thác dữ liệu, cụ thể là phân tích hồi quy dựa theo tài liệu tham khảo trong phần tài liệu tham khảo của luận văn này.

Về quy trình, đối tượng nghiên cứu là quy trình khai thác dữ liệu chuẩn công nghiệp CRISP-DM

Về công cụ, đối tượng nghiên cứu là công cụ phân tích dữ liệu R

2. Nội dung

2.1 Cơ sở lí thuyết

Mô hình khai thác dữ liệu CRISP - DM 

• Tìm hiểu nghiệp vụ
• Tìm hiểu dữ liệu
• Chuẩn bị dữ liệu
• Mô hình hóa
• Đánh giá
• Triển khai

Hồi quy tuyến tính đơn

• Phương trình hồi quy tuyến tính đơn
• Khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết trong hồi quy đơn
• Kiểm định tham số hồi quy tổng thể
• Phân tích phương sai hồi quy
• Dự báo trong phương pháp hồi quy tuyến tính đơn

Hồi quy tuyến tính đa biến

• Mô hình hồi quy
• Phương trình hồi quy
• Phân tích phương sai hồi quy
• Ước lượng khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết trong hồi quy đa biến

Phương pháp đánh giá độ chính xác của mô hình 

• Phương pháp chia ngẩu nhiên
• Kiểm tra chéo K - Fold
• Kiểm tra chéo Leave - one - out

Tổng quan công cụ R

• Giới thiệu R
• Sử dụng R
• Sử dụng RStudio
• Một số lệnh cơ bản trong R