Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Nghiên cứu công cụ khai phá dữ liệu và ứng dụng vào đánh giá hiệu quả làm việc của cán bộ công chức tại bộ nội vụ nước CHDCND Lào

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:66

Thêm vào BST

Báo xấu

23
lượt xem 5
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Luận văn tập trung vào xử lý nguồn cơ sở dữ liệu về giao tác nghiệp vụ của nhân viên diễn ra trong quá trình thực hiện nhiệm vụ được giao trong một năm công tác, từ đó khai thác đưa ra các thông tin hữu ích cho việc đánh giá hiệu quả làm việc của đội ngũ cán bộ công chức tại Bộ Nội Vụ của nước CHDCND Lào. Mời các bạn tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Nghiên cứu công cụ khai phá dữ liệu và ứng dụng vào đánh giá hiệu quả làm việc của cán bộ công chức tại bộ nội vụ nước CHDCND Lào

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG KANHALYKHAM OULAYVANH NGHIÊN CỨU CÔNG CỤ KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ ỨNG DỤNG VÀO ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ LÀM VIỆC CỦA CÁN BỘ CÔNG CHỨC TẠI BỘ NỘI VỤ NƯỚC CHDCND LÀO LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Thái Nguyên năm 2020
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG KANHALYKHAM OULAYVANH NGHIÊN CỨU CÔNG CỤ KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ ỨNG DỤNG VÀO ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ LÀM VIỆC CỦA CÁN BỘ CÔNG CHỨC TẠI BỘ NỘI VỤ NƯỚC CHDCND LÀO Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 8 48 01 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Người hướng dẫn khoa học: TS. Vũ Đức Thái Thái Nguyên năm 2020
i LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành đề tài: “Nghiên cứu công cụ khai phá dữ liệu và ứng dụng vào đánh giá hiệu quả làm việc của cán bộ công chức tại Bộ Nội Vụ nước CHCDND Lào”. Em xin được gửi lời cảm ơn chân thành đến quý thầy cô trường Đại học công nghệ thông tin và truyền thông, Đại học Thái Nguyên đặc biệt là quý thầy cô khoa học máy tính đã dạy bảo tận tình trong suốt 2 năm học vừa qua, cung cấp cho em những kiến thức vô cùng cần thiết và bổ ích. Đặc biệt em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy giáo hướng dẫn luân văn tốt nghiệp TS. Vũ Đức Thái và TS. Vũ Xuân Nam đã nhiệt tình hướng dẫn, chỉ bảo và đưa ra những đóng góp quý báu và hơn nữa em xin chân thành cảm ơn TS. Wanida PORNPISUTNITICHAI thầy giáo trg RTU Thái Lan đã hỗ trợ giúp đỡ đóng góp ý kiến cho tôi trong phần thực nghiệm để tôi hoàn thành tốt bài luận văn một cách trọn vẹn nhất. Tiếp đó em xin được gửi lời cảm ơn chân thành đến Ban lãnh đạo, các đồng nghiệp đang công tác tại Bộ Nội Vụ đã cung cấp các thông tin, số liệu giúp tôi trong quá trình thực hiện luận văn tốt nghiệp này. Mặc dù tôi đã có nhiều cố gắng nỗ lực, tìm tòi, nghiên cứu để hoàn thiện luận văn, tuy nhiên không thể tránh khỏi những thiếu sót, rất mong nhận được những đóng góp tận tình của Quý thầy cô và các bạn. Xin chân thành cảm ơn. Thái Nguyên, ngày …..tháng…. 2021 Học viên KANHALYKHAM Oulayvanh
ii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT CHDCND Lào Cộng hóa Dân chủ Nân dân Lào Đảng NDCM Lào Đảng Nhân dân Cách mạng Lào KPDL Khai phá dữ liệu CSDL Cơ sở dữ liệu KĐ Kiểm điểm ĐNG ĐG Đông nghiệp đánh giá QH Quốc hội CP Chính phủ
iii MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN ................................................................................................................................ I DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT .............................................................................................II MỤC LỤC .................................................................................................................................. III DANH MỤC HÌNH ẢNH ......................................................................................................... V DANH MỤC BẢNG ................................................................................................................. VI PHẦN MỞ ĐẦU.......................................................................................................................... 1 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU, CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ THỰC TIỄN VỀ VIỆC ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ LÀM VIỆC CỦA CÁN BỘ CÔNG CHỨC ........ 4 1.1 Tổng quan về khai phá dữ liệu ................................................................................. 4 1.1.1 Khái niệm của khai phá dữ liệu......................................................................... 4 1.1.2 Các thuật toán và công cụ .................................................................................. 6 1.1.3 Ứng dụng của khai phá dữ liệu ......................................................................... 8 1.2 Giới thiệu về bộ chỉ số KPI đánh giá thực hiện công việc ....................................... 9 1.2.1 Khái niệm và đặc điểm của KPI........................................................................ 9 1.2.2 Phân biệt KPI và một số chỉ số đo lường hiệu suất ....................................... 11 1.2.3 Yêu cầu đối với bộ chỉ số KPI ........................................................................ 12 1.2.4 Quy trình xây dựng KPI trong công việc ....................................................... 13 CHƯƠNG 2: BÀI TOÁN ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ THỰC HIỆN NHIỆM VỤ CỦA CÁN BỘ CÔNG CHỨC TẠI BỘ NỘI VỤ NƯỚC CHDCND LÀO .............................................. 19 2.1 Các hoạt động nghiệp vụ và tiêu chí đánh giá hiệu quá ......................................... 19 2.1.1 Tính hình quản lý và sử dụng nhân sự của cán bộ công chức...................... 19 2.1.2 Phân tích thực trạng hệ thống đánh giá tại Bộ ............................................... 20 2.2 Căn cứ đánh giá hiệu quả làm việc trong thực tiễn ................................................ 21 2.2.1 Mục tiêu, yêu cầu thực tiễn về nguồn nhân lực ............................................. 21 2.2.2 Phát triển hệ thống các tiêu chí đánh giá mới ................................................ 23 2.3 Thuật toán xử lý...................................................................................................... 36 2.3.1 Phân tích các thuộc tính và ràng buộc ............................................................ 36 2.3.2 Lựa chọn và xây dựng các luật xử lý, các ràng buộc, các tiêu chí cần đạt.. 39
iv CHƯƠNG 3: ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ LÀM VIỆC CỦA CÁN BỘ CÔNG CHỨC TẠI BỘ NỘI VỤ NƯỚC CHDCND LÀO .............................................................................................. 41 3.1 Xây dựng CSDL ..................................................................................................... 41 3.2 Đánh giá hiệu quả làm việc .................................................................................... 47 KẾT LUẬN ................................................................................................................................. 56 TÀI LIỆU THAM KHẢO .......................................................................................................... 58
v DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1: Sơ đồ quá trình KPDL .....................................................................................5 Hình 1.2: Ba loại chỉ số đo lường hiệu suất ..................................................................12 Hình 2.1: Sơ đồ phát triển đội ngũ ................................................................................22 Hình 2. 2: Bảng logic xử lý đánh giá cán bộ .................................................................36 Hình 2. 3: Đồ thị xử lý hồi quy .....................................................................................40 Hình 3.1: Sơ đồ biểu diễn các yếu tố tác động với hiệu quả công việc ........................47
vi DANH MỤC BẢNG Bảng 2. 1: Nội dung bộ tiêu chí cấp lãnh đạo bao gồm 14 nội dung ............................23 Bảng 2. 2: Nội dung bộ tiêu chí cấp cán bộ chuyên môn bao gồm 11 nội dung ...........28 Bảng 2. 3: Nội dung bộ tiêu chí cấp cán bộ giúp việc chuyên môn bao gồm 10 nội dung...32 Bảng 2.4: Bảng đánh giá công việc ...............................................................................37 Bảng 3.1 Bảng quyết định của chị Chanthanet INKEO ...............................................42 Bảng 3.2 Bảng quyết định của anh Vilanoud PHONGPHILA .....................................42 Bảng 3.3 Bảng quyết định của anh Konika VORRASAN ............................................43 Bảng 3.4 Bảng quyết định của chị Nina CHANTHILA................................................43 Bảng 3.5: Bảng nhập thông tin bảng quyết định vào hệ thông cấp cán bộ chuyên môn ......44 Bảng 3.6: Bảng dùng Function Data Analysis (Regression) .........................................44 Bảng 3.7: Bảng cửa số Fuction Regreesion...................................................................45 Bảng 3.8: Bảng Variables of Work Quality ..................................................................46
1 PHẦN MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Đất nước Lào đang trong thời kỳ đổi mới toàn diện đất nước đòi hỏi phải thực hiện hiện nhiều cải cách quan trọng trên mọi lĩnh vực hoạt động của Nhà nước. Cải cách hành chính nhà nước và chuyển dần từ “hành chính cai trị” sang “hành chính phục vụ” nhằm tăng hiệu lực và hiệu quả của nền hành chính công. Công tác quản lý hành chính nói chung và quản lý đội ngũ cán bộ công chức nói riêng là một xu hướng tất yếu đối với hầu hết các quốc gia và đặc biệt đối với nền hành chính Lào. Bộ Nội Vụ là cơ quan của Chính phủ, thực hiện chức năng quản lý nhà nước các ngành lĩnh vực: Phát triển hành chính của nhà nước; Chính quyền trung tâm và địa phương; Quản lý cán bộ công chức nhà nước; Quản lý tổ chức xã hội; Khảo sát và đo dạc bản đồ; Văn thư, lưu trữ nhà nước; Dân tộc và tôn giáo; Thi dua và khen thưởng. Tất cả mọi việc theo nhiệm vụ của Bộ sẽ hoàn thành được khi có nguồn nhân lực mạnh mẽ; vì vậy, Bộ Nội vụ rất quan tâm về việc quản lý cán bộ của mình. Việc quản lý nguồn nhân lực nói chung và công chức nói riêng là một hoạt động quản lý bao gồm nhiều nội dung: tổ chức thực hiện các chế độ, chính sách của Nhà nước đối với công chức; bố trí, phân công, điều động, thuyên chuyển công tác; đánh giá; khen thưởng, kỷ luật công chức v.v… Mỗi nội dung có một vị trí nhất định và có mối quan hệ mật thiết với nhau, trong đó đánh giá là khâu tiền đề, có ý nghĩa quan trọng và là cơ sở của các khâu khác. Ngoài việc quản lý còn có việc đánh giá hiệu quả làm việc của cán bộ công chức là một việc làm khó, rất nhạy cảm vì nó ảnh hưởng đến tất cả các khâu khác của công tác cán bộ, có ý nghĩa quyết định trong việc phát hiện, tuyển chọn, đào tạo, bồi dưỡng, bố trí, sử dụng, đề bạt, khen thưởng, kỷ luật và thực hiện các chế độ, chính sách đối với cán bộ cũng như giúp cán bộ phát huy ưu điểm, khắc phục nhược điểm, tiến bộ không ngừng trong việc nâng cao phẩm chất chính trị, đạo đức cách mạng, năng lực và hiệu quả công tác của cán bộ. Theo quy định tại Nghị định số 300/CP ngày 13 tháng 9 năm 2017 của Chính phủ Lào quy định việc đánh giá hiệu quả làm việc của cán bộ công chức được thực hiện theo từng năm công tác. Thời điểm đánh giá, phân loại cán bộ, công chức được tiến hành trong tháng 12 hàng năm. Kết quả đánh giá là thông tin quan trọng để bố trí, sử dụng, đào tạo, bồi dưỡng, nâng ngạch hoặc thăng hạng chức danh nghề nghiệp, quy
2 hoạch, bổ nhiệm, miễn nhiệm, điều động, luân chuyển, khen thưởng, kỷ luật và thực hiện các chính sách khác đối với cán bộ công chức. Đến bây giờ việc đánh giá hiệu quả làm việc tại Bộ chưa có công cụ nào để giúp chỉ làm việc trên giấy làm cho thông tin chưa chính xác, khó lưu trữ và mất nhiều thời gian làm việc. Hiện nay đối với sự phát triển của công nghệ thông tin có rất nhiều công cụ giúp chúng ta làm việc hoàn thành theo mục đích và nhiệm vụ công việc để làm cho việc thực hiện đánh giá hiệu quả làm việc của cán bộ công chức tại Bộ Nội Vụ hoàn thanh và có hiệu quả tốt nhất. Vì vậy, chúng ta phải có công cụ giúp lưu trữ và xử lý dữ liệu đó và trong quá trình học tập chương trình thạc sĩ Khoa học máy tính tại trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông – ĐH Thái Nguyên, em đã được học và nghiên cứu về các lý thuyết và công cụ hiện đại hỗ trợ con người xử lý thông tin dạng mờ và lớn (khai phá dữ liệu, mạng nơ ron, hệ logic mờ…). Các công cụ này trợ giúp hiệu quả cho bài toán xây dựng hỗ trợ giúp quyết định ứng dụng cho việc nhận xét đánh giá cán bộ qua kết quả hàng ngày. Được sự nhất trí của cán bộ hướng dẫn khoa học, em chọn đề tài: “Nghiên cứu công cụ khai phá dữ liệu và ứng dụng vào đánh giá hiệu quả làm việc của cán bộ công chức tại bộ nội vụ nước CHDCND Lào”. 2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 2.1 Đối tượng Luận văn tập trung vào xử lý nguồn cơ sở dữ liệu về giao tác nghiệp vụ của nhân viên diễn ra trong quá trình thực hiện nhiệm vụ được giao trong một năm công tác, từ đó khai thác đưa ra các thông tin hữu ích cho việc đánh giá hiệu quả làm việc của đội ngũ cán bộ công chức tại Bộ Nội Vụ của nước CHDCND Lào. 2.2 Phạm vi Giới hạn trong việc đánh giá hiệu quả làm việc của cán bộ công chức của Cục tổ chức và quản lý cán bộ, Bộ Nội Vụ. Đánh giá một số tiêu chí chính dựa trên bộ tiêu chí hiện hành của Bộ Nội vụ nước CHDCND Lào. 3. Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu 3.1 Mục tiêu Nghiên cứu các lý thuyết và thuật toán khai phá dữ liệu để ứng dụng vào bài toán đánh giá hiệu quả công việc của cán bộ công nhân viên làm việc tại Bộ Nội vụ của nước CHDND Lào, trên cơ sở phân tích đánh giá các nhà quản lý có cơ chế chính sách
3 hợp lý để phát huy năng lực đội ngũ. Cụ thể: Khảo sát, thiết kế xây dựng cơ sở dữ liệu phụ vụ cho xử lý đưa ra các thông tin cần thiết. Xây dựng các giải pháp vận dụng thuật toán vào xử lý CSDL; Đưa ra các kết quả cho người dùng đáp ứng các yêu cầu, tiêu chí phục vụ cho bài toán quản trị nhân lực hiệu quả. Phát triển mở rộng các ứng dụng cho các đơn vị khác. 3.2 Nhiệm vụ nghiên cứu - Hệ thống hóa, khái quát những nguyên lý cơ bản về việc đánh giá hiệu quả làm việc của cán bộ công chức trong tổ chức công. - Khảo sát, mô tả thực trạng, đề xuất các tiêu chí đánh giá. - Để xuất các giải pháp, lựa chọn thuật toán thực hiện xử lý để đưa ra những cơ sở thông tin giúp cho công tác quản trị nhân lực tại Bộ Nội vụ. 4. Hướng nghiên cứu của đề tài Khai phá dữ liệu và ứng dụng cho bài toán quản trị nhân lực. 5. Nhưng nội dung nghiên cứu chính - Nghiên cứu lý thuyết về nhân lực và quản trị nhân lực: chức năng, nhiệm vụ, các tiêu chí đánh giá nhân sự. - Nghiên cứu các lý thuyết, thuật toán về khai phá dữ liệu: cây quyết định, luật phân lớp, phân cụm, luật kết hợp. - Cài đặt thuật toán xử lý, xây dựng hàm hồi quy đánh giá kết quả xử lý. - Đề xuất giải pháp nâng cao hiệu quả quản trị nhân lực. 6. Kết cấu luận văn Phần 1: Đặt vấn đề Nêu lý do chọn đề tài và hướng nghiên cứu chính. Phần 2: Những nội dung nghiên cứu Chương 1: Tổng quan tình hình nghiên cứu, cơ sở lý luận và thực tiễn về việc đánh giá hiệu quả làm việc của cán bộ công chức. Chương 2: Bài toán đánh giá hiệu quả thực nhiệm vụ của cán bộ công chức tại Bộ Nội Vụ nước CHĐCND Lào. Chương 3: Xây dựng chương trình thuật toán đánh giá hiệu quả làm việc của cán bộ công chức tại Bộ Nội Vụ. Phần 3: Kết luận và kiến nghị: Tóm tắt các kết quả đã đạt được, đánh giá ưu nhược điểm và hướng phát triển tiếp theo của đề tài.
4 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU, CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ THỰC TIỄN VỀ VIỆC ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ LÀM VIỆC CỦA CÁN BỘ CÔNG CHỨC 1.1 Tổng quan về khai phá dữ liệu 1.1.1 Khái niệm của khai phá dữ liệu Khai phái dữ liệu là một khái niệm ra đời vào những năm cuối của thập kỷ 80. Nó bao hàm một loạt các kỹ thuật nhằm phát hiện ra các thông tin có giá trị tiềm ẩn trong các tập dữ liệu lớn (các kho dữ liệu). Về bản chất, KPDL liên quan đến việc phân tích các dữ liệu và sử dụng các kỹ thuật để tìm ra các mẫu hình có tính chính quy (regularities) trong tập dữ liệu[4]. Năm 1989, Fayyad, Piatestsky-Shapiro và Smyth đã dùng khái niệm Phát hiện tri thức trong cơ sở dữ liệu (Knowledge Discovery in Database-KDD) để chỉ toàn bộ quá trình phát hiện các tri thức có ích từ các tập dữ liệu lớn. Trong đó, KPDL là một bước đặc biệt trong toàn bộ tiến trình, sử dụng các giải thuật đặc biệt để chiết xuất ra các mẫu (pattern) (hay các mô hình) từ dữ liệu[5]. Khai phá dữ liệu là một tiến trình sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu khác nhau để khám phá ra các mẫu dưới nhiều góc độ khác nhau nhằm phát hiện ra các mối quan hệ giữa các dữ kiện, đối tượng bên trong CSDL, kết quả của việc khai phá là xác định các mẫu hay các mô hình đang tồn tại bên trong, nhưng chúng nằm ẩn khuất ở các CSDL. Để từ đó rút trích ra được các mẫu, các mô hình hay các thông tin và tri thức từ các CSDL. Các giải thuật KPDL thường được mô tả như những chương trình hoạt động trực tiếp trên tệp dữ liệu. Với các phương pháp học máy và thống kê trước đây, thường thì bước đầu tiên là các giải thuật nạp toàn bộ tệp dữ liệu vào trong bộ nhớ. Khi chuyển sang các ứng dụng công nghiệp liên quan đến việc khai phá các kho dữ liệu lớn, mô hình này không thể đáp ứng được. Không chỉ bởi vì nó không thể nạp hết dữ liệu vào trong bộ nhớ mà còn vì khó có thể chiết xuất dữ liệu ra các tệp đơn giản để phân tích được. Quá trình xử lý KPDL bắt đầu bằng cách xác định chính xác vấn đề cần giải quyết. Sau đó sẽ xác định các dữ liệu liên quan dùng để xây dựng giải pháp. Bước tiếp theo là thu thập các dữ liệu có liên quan và xử lý chú́ ng thành dạng sao cho giải thuật
5 KPDL có thể hiểu được. Về lý thuyết thì có vẻ rất đơn giản nhưng khi thực hiện thì đây thực sự là một quá trình rất khó khăn, gặp phải rất nhiều vướng mắc như: các dữ liệu phải được sao ra nhiều bản (nếu được chiết xuất vào các tệp), quản lý tập các tệp dữ liệu, phải lặp đi lặp lại nhiều lần toàn bộ quá trình (nếu mô hình dữ liệu thay đổi). Bước tiếp theo là chọn thuật toán KPDL thích hợp và thực hiện việc KPDL để tìm được các mẫu (pattern) có ý nghĩa dưới dạng biểu diễn tương ứng với các ý nghĩa đó (thường được biểu diễn dưới dạng các luật xếp loại, cây quyết định, luật sản xuất, biểu thức hồi quy). Đặc điểm của mẫu phải là mới (ít nhất là đối với hệ thống đó). Độ mới có thể đuợc đo tương ứng với độ thay đổi trong dữ liệu (bằng cách so sánh các giá trị hiện tại với các giá trị trước đó hoặc các giá trị mong muốn) hoặc bằng tri thức (mối liên hệ giữa phương pháp tìm mới và phương pháp cũ như thế nào). Thường thì độ mới của mẫu được đánh giá bằng một hàm logic hoặc một hàm đo độ mới, độ bất ngờ của mẫu. Hình 1.1: Sơ đồ quá trình KPDL Kỹ thuật KPDL thực chất là phương pháp không hoàn toàn mới. Nó là sự kế thừa, kết hợp và mở rộng của các kỹ thuật cơ bản đã được nghiên cứu từ trước như máy học, nhận dạng, thống kê (hồi quy, xếp loại, phân cụm), các mô hình đồ thị, các mạng Bayes, trí tuệ nhân tạo, thu thập tri thức hệ chuyên gia, v.v… Tuy nhiên, với sự kết hợp tài tình của KPDL, kỹ thuật này có ưu thế hơn hẳn các phương pháp trước đó, đem lại nhiều triển vọng trong việc ứng dụng phát triển nghiên cứu khoa học.
6 1.1.2 Các thuật toán và công cụ 1) Khái thác tập phổ biến và luật kết hợp Khai phá tập mục thường xuyên là bài toán có vai trò quan trọng nhiều nhiệm vụ khai phá dữ liệu. Khai phá tập mục thường xuyên được biết đến ban đầu là một trong những bài toàn quan trọng của khai phá luật kết hợp được giới thiệu bởi Agrawal vào năm 1993 khi phân tích cơ sở dữ liệu bán hàng của siêu thị, phân tích sở thích mua của khách hàng bằng các tìm ra những mặt hàng khác nhau được khách hàng mua cùng trong một lần mua. Những thông tin như vậy sẽ giúp người quản lý kinh doanh tiếp thị chọn lọc và thu xếp không gian bày hàng hợp lí hơn, giúp cho kinh doanh hiệu quả hơn. Đây là tiến trình khám phá các tập giá trị thuộc tính xuất hiện phổ biến trong các đối tượng dữ liệu. Từ tập phổ biến có thể tạo ra các luật kết hợp giữa các giá trị thuộc tính nhằm phản ánh khả năng xuất hiện đồng thời các giá trị thuộc tính trong tập các đối tượng. Một luật kết hợp X → Y phản ánh sự xuất hiện của tập X dẫn đến sự xuất hiện đồng thời của tập Y. Chẳng hạn phân tích CSDL bán hàng nhận được thông tin về những khách hàng mua máy tính có khuynh hướng mua phần mềm quản lý nhân sự trong cùng lần mua được miêu tả bằng luật kết hợp như: “Máy tính Þ Phần mềm quản lý nhân sự” Luật kết hợp giúp các nhà hoạch định hiểu rõ xu thế bán hàng, tâm lý khách hàng từ đó đưa ra chiến lược bố trí mặt hàng, kinh doanh, tiếp thị. Việc sinh luật kết hợp có 2 bước: bước thứ nhất là tìm các tập mục thường xuyên thỏa mãn ngưỡng độ hỗ trợ tối thiểu minsup cho trước; bước thứ hai là từ các tập mục thường xuyên tìm được sinh ra các luật kết hợp thỏa mãn ngưỡng độ tin cây minconf cho trước. Mộ khó khăn của bài toán này là tập trung ở bước thú nhất, đó là khai phá tất cả các tập mục thường xuyên thỏa mãn ngưỡng độ hỗ trợ cho trước. 2) Phân lớp dữ liệu Phân lớp (Classification): Là tiến trình khám phá các luật phân loại hay đặc trưng cho các tập dữ liệu đã được xếp lớp. Tập dữ liệu học bao gồm tập đối tượng đã được xác định lớp sẽ được dùng để tạo mô hình phân lớp dựa trên đặc trưng của đối tượng trong tập dữ liệu học. Các luật phân lớp được sử dụng để xây dựng các bộ phân lớp dữ liệu. Phân lớp dữ liệu có vai trò quan trọng trong tiến trình dự báo các khuynh hướng quy luật phát triển. Áp dụng vào tiến trình phân lớp dữ liệu khách hàng trong CSDL
7 có thể xây dựng các luật phân lớp khách hàng. Một số kỹ thuật thường được sử dụng trong phân lớp: - Cây quyết định (Decision tree): Cấu trúc dạng hình cây là biểu thị cho các quyết định. Các quyết định này sinh ra các quy tắc để phân lớp và dự đoán (dự báo) tập dữ liệu mới chưa được phân lớp. Tri thức được rút ra trong kỹ thuật này thường được mô tả dưới dạng tường minh, đơn giản, trực quan, dễ hiểu đối với người sử dụng. Tuy vậy, nó cũng đòi hỏi một không gian nhất định để mô tả tri thức trong phạm vi mà con người có thể hiểu được. - Mạng Nơron (Neural Network): Đây là một trong những kỹ thuật được ứng dụng rất phổ biến hiện nay vì kỹ thuật này bắt chước khả năng tìm kiếm mẫu của bộ não con người. Việc huấn luyện theo phương pháp này được bắt đầu bằng việc cho vào một tập dữ liệu (gọi là tập dữ liệu huấn luyện) mạng sẽ tự động điều chỉnh (học) qua từng lớp trong mạng và cho ra kết quả, quá trình huấn luyện được lặp đi lặp lại nhiều lần. Sau khi mạng học thành công thì nó được xem là một chuyên gia trong lĩnh vực đó. 3) Gom cụm Gom cụm (clustering): Là tiến trình nhận diện các cụm tiềm ẩn trong tập các đối tượng chưa được xếp lớp. Tiến trình phân cụm dựa trên mức độ tương tự giữa các đối tượng. Các đối tượng được gom cụm sao cho mức độ tương tự giữa các đối tượng trong cùng một cụm là cực đại và mức độ tương tự giữa các đối tượng nằm trong các cụm khác nhau là cực tiểu. Các cụm được đặc trưng bằng các tính chất chung của tất cả các đối tượng trong cụm. Do vậy, khảo sát các cụm sẽ giúp khái quát, tổng kết nhanh chóng nội dung của khối dữ liệu lớn. Một số kỹ thuật dùng trong gom cụm: phương pháp phân cấp và thuật giải k-means. Trong phương pháp phân cấp gồm hai giai đoạn: ở giai đoạn gộp mỗi đối tượng thuộc về một lớp, dưới một ngưỡng nào đó chúng được gom lại và tiếp tục như vậy cho đến khi tất cả các đối tượng thuộc về cùng một cụm; còn ở giai đoạn tách sẽ tiến hành ngược lại so với giai đoạn gộp. Trong phương pháp này, để đưa ra được ngưỡng người ta dựa vào liên kết đơn (khoảng cách gần nhất) và liên kết đôi (khoảng cách xa nhất) giữa hai cụm. Trong thuật giải k-means: khi tiến hành gom cụm ta cần phải biết trước số cụm. Với mỗi cụm như vậy ta chọn phần tử trọng tâm, tiếp đến tính khoảng cách từ mỗi đối
8 tượng đến phần tử trọng tâm ở tất cả các cụm và gán nó vào cụm có khoảng cách nhỏ nhất. Quá trình này tiếp tục như vậy cho đến khi các cụm không còn biến đổi hoặc thoả điều kiện đặt ra [5]. 1.1.3 Ứng dụng của khai phá dữ liệu KPDL được vận dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau nhằm khai thác nguồn dữ liệu phong phú được lưu trữ trong các hệ thống thông tin. Tùy theo bản chất của từng lĩnh vực, việc vận dụng KPDL có những cách tiếp cận khác nhau. KPDL cũng được vận dụng hiệu quả để giải quyết các bài toán phức tạp trong các ngành đòi hỏi kỹ thuật cao, như tìm kiếm mỏ dầu từ ảnh viễn thám, xác định các vùng gãy trong ảnh địa chất để dự đoán thiên tai, cảnh báo hỏng hóc trong các hệ thống sản xuất. Các bài toán này đã được giải quyết từ khá lâu bằng các kỹ thuật nhận dạng hay xác suất nhưng được giải quyết với yêu cầu cao hơn bởi các kỹ thuật của KPDL[6]. Phân nhóm và dự đoán là những công cụ rất cần thiết cho việc qui hoạch và phát triển các hệ thống quản lý và sản xuất trong thực tế. Các kỹ thuật KPDL đã được áp dụng thành công trong việc dự đoán tải sử dụng điện năng cho các công ty cung cấp điện, lưu lượng viễn thông cho các công ty điện thoại, mức độ tiêu thụ sản phẩm cho các nhà sản xuất, giá trị của sản phẩm trên thị trường cho các công ty tài chính hay phân nhóm các khách hàng tiềm năng. Ngoài ra, KPDL còn được áp dụng cho các vấn đề xã hội như phát hiện tội phạm hay tăng cường an ninh xã hội. Việc vận dụng thành công đã mang lại những hiệu quả thiết thực cho các hoạt động diễn ra hàng ngày trong đời sống. Những thách thức trong ứng dụng và nghiên cứu kỹ thuật KPDL: - Khối lượng dữ liệu lớn và từ nhiều nguồn khác nhau: CSDL, internet, các loại thiết bị thu nhận tín hiệu, các loại thiết bị nhận dạng, các loại thiết bị lưu trữ như băng từ, CD; Số mẫu tin và số các thuộc tính quá lớn làm cho độ phức tạp và thời gian giải quyết bài toán tăng lên rất nhanh. - Mô hình hay tri thức phát hiện được bị thay đổi theo thời gian tức là mô hình hay tri thức đó phụ thuộc vào thời điểm quan sát, lấy mẫu, thời điểm khai phá, kết quả đạt được sau khai phá cũng gây không ít khó khăn cho khai phá dữ liệu. - Dữ liệu bị ảnh hưởng, bị nhiễu bởi tác động của môi trường bên ngoài, hay bộ dữ liệu không hoàn chỉnh làm cho dữ liệu không phản ánh trung thực, chính xác của các quy luật, tri thức mà ta tìm được.
9 - Các thuộc tính không phù hợp, các bộ giá trị không đầy đủ, bị thiếu giá trị trong các miền thuộc tính sẽ ảnh hưởng rất lớn đến việc khai phá dữ liệu. Chẳng hạn như khi khai phá dữ liệu, các hệ thống tương tác với nhau, phụ thuộc nhau, chỉ cần thiếu một vài giá trị nào đó sẽ dẫn đến các mẫu thuẫn, không chính xác, không đầy đủ. Từ những vấn đề đặt ra ở trên nên tốc độ xử lý cần quan tâm trước nhất. Có hai phương hướng để giải quyết vấn đề này là nâng cao năng lực của phần cứng và cải tiến phần mềm. Tuy nhiên khi cải thiện năng lực của máy tính thì dữ liệu cung tăng không ngừng, thậm chí còn tăng nhanh hơn gấp nhiều lần. Do vây việc nghiên cứu đề xuất các thuật toán hiệu quả có khả năng làm việc trên khối lượng dữ liệu lớn, và có độ phức tạp tính toán thấp là một hướng nghiên cứu đầy tiềm năng. Từ nhu cầu thực tế trên, gần đây đã xuất hiện nhiều ngành khoa học công nghệ hỗ trợ KPDL như tính toán song song, máy tính lượng tử, công nghệ nano, phát triển thuật toán, ...[5] 1.2 Giới thiệu về bộ chỉ số KPI đánh giá thực hiện công việc 1.2.1 Khái niệm và đặc điểm của KPI KPI-Key Performance Indicators là tập hợp các biện pháp tập trung vào những khía cạnh của các hoạt động tổ chức nhằm mang đến sự thành công hiện tại và tương lai của tổ chức, (David Parmenter, Các chỉ số đo lường hiệu suất: Xây dựng và ứng dụng các chỉ số hiệu suất cốt yếu có tính thuyết phục)[7]. KPI được hiểu là các chỉ số đo lường hiệu suất cốt yếu, hay chỉ số đo lường sự thành công (KSI-Key Success Indicator), hay còn được gọi với cái tên phổ biến là chỉ số đánh giá hoạt động, được xây dựng nhằm đánh giá hiệu quả sự tăng trưởng của các hoạt động trong doanh nghiệp so với mục tiêu đề ra, (Chỉ số đo lường hiệu suất-Key Performance Indicator (KPI), Saga.vn). KPI là từ viết tắt của Key Performance Indicator, tiếng Việt dùng là Chỉ số đánh giá hoạt động chính hoặc chỉ số hiệu quả trọng yếu tố. Đây là một công cụ quản lý, được sử dụng để đo lường, phân tích khả năng đạt được mục tiêu của tổ chức. KPI theo tiếng anh là Key Performance Indicator có nghĩa là chỉ số đánh giá thực hiện công việc, là công cụ đo lường, đánh giá hiệu quả công việc được thể hiện qua số liệu, tỉ lệ, chỉ tiêu định lượng, nhằm phản ảnh hiệu quả hoạt động của các tổ chức hoặc bộ phận chức năng hay cá nhân.(Kpibsc.com)
10 KPI là một công cụ hiện đại giúp cho các nhà quản lý. triển khai chiến lược lãnh đạo thành các mục tiêu quản lý và chương trình hành động cụ thể cho từng bộ phận, từng lĩnh vực (về nhân sự: về tuyển dụng, về đào tạo, về năng suất của nguồn nhân lực, về an toàn lao động, về giờ làm việc, về lương, về đánh giá công việc, về hoạt động cải tiến, về lòng trung thành; về tài chính, về sản xuất chất lượng, về quảng cáo) và từng cá nhân, do đó, KPI áp dụng cho nhiều mục đích: quản lý, hệ thống công việc của một tổ chức, tự quản lý, công việc của nhóm, của cá nhân. Hay nói cách khác, KPI phản ánh mục tiêu công việc mà tổ chức, phòng ban, tổ nhóm hay cá nhân muốn đạt được để đáp ứng yêu cầu chung. Thông thường mỗi chức danh sẽ có bản mô tả công việc hoặc kế hoạch làm việc hàng tháng. Nhà quản lý. sẽ áp dụng các chỉ số để đánh giá hiệu quả của chức danh đó.Dựa trên việc hoàn thành KPI, công ty sẽ có các chế độ thưởng phạt cho từng cá nhân.KPI là cơ sở để nhà quản lý, đánh giá thành tích của phòng ban, của nhân viên và đưa ra những khuyến khích phù hợp cho từng phòng ban, từng nhân viên. KPI là thước đo định lượng được sử dụng để đo lường kết quả hoạt động của tổ chức trong việc đạt được các yếu tố thành công. KPI có thể là chỉ số đo tài chính hoặc phi tài chính.Mục đích của việc sử dụng chỉ số KPI trong đánh giá thực hiện công việc là nhằm đảm bảo cho người lao động thực hiện đúng các trách nhiệm trong bảng mô tả công việc của từng vị trí chức danh cụ thể, điều này góp phần cho việc đánh giá thực hiện công việc trở nên minh bạch, r. ràng, cụ thể, công bằng và hiệu quả hơn, nâng cao hiệu quả của đánh giá thực hiện công việc bởi vì các chỉ số KPI mang tính định lượng cao, có thể đo lường cụ thể.  Một số đặc điểm của KPI: 1) Là các chỉ số đánh giá phi tài chính (không biểu thị bằng các đơn vị tiền tệ như đôla, yên, euro…). Nó có thể là số lượng thăm viếng, tiếp xúc với những khách hàng chủ chốt, những người mang lại phần lớn lợi nhuận cho hoạt động kinh doanh của đơn vị bạn, cũng có thể là số nhân viên tuyển dụng thành công trong một đợt tuyển dụng. 2) Được đánh giá thường xuyên. Không giống như những chỉ số khác, KPI là chỉ số được theo dõi thường xuyên và đánh giá, tùy theo thực trạng doanh nghiệp mà việc đánh giá được thực hiện theo hàng tháng, hàng quý hay hàng năm, đối với một vài chỉ số việc theo dõi có thể diễn ra định kỳ hàng tuần.
11 3) Chịu tác động bởi giám đốc điều hành và đội ngũ quản trị cấp cao. Tất cả các chỉ số đo lường hiệu suất hiệu quả đều tạo ra được sự khác biệt, thu hút được sự chú ý của giám đốc điều hànhvới những cuộc gọi hàng ngày tới các nhân viên có liên quan. Bởi đây là cách làm tương đối đơn giản, làm căn cứ để cấp quản trị đưa ra quyết định của mình. 4) Đòi hỏi nhân viên phải hiểu chỉ số và có hành động điều chỉnh. Chỉ số đo lường hiệu suất sẽ cho ta thấy ta cần phải làm những gì. KPI có thể gắn với từng nhân viên, để từ đó đo lường và đánh giá được nhân viên. Vì vậy chỉ có hiểu rõ KPI và có sự điều chỉnh hoạt động làm việc của bản than nhằm hoàn thành tốt mục đích từ chính phía cá nhân mỗi nhân viên. 5) Gắn trách nhiệm cho từng cá nhân hoặc từng đơn vị. Trong một tổ chức, chỉ số đo lường hiệu suất có thể gắn với từng cá nhân riêng lẻ. Điều này có nghĩa là (dựa vào chỉ số đo lường hiệu suất), giám đốc điều hành có thể gọi bất kỳ một nhân viên nào đó đến và đặt câu hỏi “tại sao lại như vậy”. Gắn trách nhiệm công việc cho mỗi cá nhân, đơn vị. Điều này càng thúc đẩy nhân viên hoàn thành tốt công việc của mình. 6) Có một tác động đáng kể. Một chỉ số đo lường hiệu suất hiệu quả sẽ ảnh hưởng đến hầu hết các yếu tố cơ bản quyết định thành công mà không chỉ ảnh hưởng đến một chỉ tiêu nào đó. Nói cách khác, khi giám đốc điều hành, ban quản trị và nhân viên tập trung vào chỉ số đo lường hiệu suất, cả tổ chức hoặc doanh nghiệp sẽ đạt được mục tiêu đề ra trên mọi phương diện. 7) Có tác động tích cực. Một chỉ số đo lường hiệu suất cũng sẽ tạo nên hiệu ứng “dây chuyền”. Việc theo dõi KPI sẽ cho doanh nghiệp biết họ sẽ phải làm gì, thay đổi như thế nào. Cũng từ đó, sự cải thiện KPI sẽ có tác động tích cực đến các chỉ số khác. 1.2.2 Phân biệt KPI và một số chỉ số đo lường hiệu suất Nhiều cơ quan hiện nay đang sử dụng các chỉ số đo lường không chuẩn, trong đó nhiều chỉ số bị gọi tên không đúng cách là các chỉ số hiệu suất cốt yếu. Lí do là bởi có rất ít tổ chức, nhà lãnh đạo doanh nghiệp tìm hiểu cặn kẻ về chỉ số cốt yếu. Thực ra, chỉ số đo lường hiệu suất là chỉ số dùng trong quản trị để đo lường, báo cáo và cải thiện hiệu suất thực hiện công việc. Các chỉ số này có thể được phân loại thành chỉ số kết quả cốt yếu, chỉ số hiệu suất và chỉ số hiệu suất cốt yếu[7].
12 Hình 1.2: Ba loại chỉ số đo lường hiệu suất - Chỉ số kết quả cốt yếu (Key Result Indicator): cho biết chúng ta đã làm được gì với một chỉ tiêu. Các ví dụ về chỉ số kết quả cốt yếu: Sự hài lòng của khách hàng; Lợi nhuận trước thuế; Lợi ích của khách hang; Sự hài lòng của nhân viên. - Chỉ số hiệu suất (Performance Indicator): là chỉ số cho biết doanh nghiệp cần làm gì, biểu thị một tập hợp các chỉ số đo lường hướng vào các phương diện hoạt động của tổ chức. - Chỉ số hiệu suất cốt yếu(KPI – Key Performance Indicators): là chỉ số cho biết doanh nghiệp phải làm gì để tăng hiệu suất lên một cách đáng kể. Theo David Parmenter, tổ chức nên có khoảng: (Quy tắc 10/80/10)  10 chỉ số kết quả cốt yếu - KRIs (cho biết chúng ta đã làm được gì đối với một chỉ tiêu)  80 chỉ số hiệu suất - PIs (cho biết chúng ta phải làm gì)  10 chỉ số hiệu suất cốt yếu – KPI (cho biết chúng ta phải làm gì để tang hiệu suất lên một cách đáng kể). 1.2.3 Yêu cầu đối với bộ chỉ số KPI Tất cả các hoạt động của công việc đều có những mục tiêu cụ thể, khi tiến hành phát triển các KPI cần phải bám sát vào tầm nhìn, sứ mệnh của công ty hay đơn giản hơn là cần thiết phải tích hợp với các mục tiêu để xây dựng các KPI hợp lí và đây là một công cụ dùng để đánh giá hiệu quả hoạt động của công việc nên khi xây dựng hệ thống KPI đều cố gắng và hướng đến tiêu chí SMART[7]: - S - Specific - Cụ thể: Giúp người lao động biết mình phải làm gì để đạt được hiệu quả công việc mong muốn. Các tiêu chí phải phản ánh được sự khác biệt giữa người làm công việc tốt và người không tốt.