Програмне забезпечення аналітичної системи управління працевлаштуванням

Abstract

Актуальність теми. Сучасний ринок праці характеризується експоненційним зростанням обсягів даних про вакансії, компанії, галузі та навички кандидатів. Ручний аналіз цієї інформації є неефективним, трудомістким і не дозволяє виявляти приховані тенденції та нетривіальні закономірності. В умовах високої конкуренції за кваліфікованих фахівців, компанії потребують інструментів, що дозволяють оптимізувати кадрову політику, прогнозувати зміни на ринку та приймати науково обґрунтовані рішення в сфері управління персоналом. У цьому контексті виникає гостра необхідність у створенні автоматизованих аналітичних систем на базі сховищ даних (Data Warehouse) та застосуванні алгоритмів інтелектуального аналізу даних (Data Mining). Створення такої системи є актуальним та перспективним напрямком, оскільки дозволяє перейти від інтуїтивних методів до науково обґрунтованих рішень у сфері HR, що сприяє підвищенню ефективності процесів пошуку роботи, управління людськими ресурсами та стратегічного планування. Об'єктом дослідження є процес управління працевлаштуванням, що включає пошук вакансій, аналіз ринку праці та відповідні дані, зібрані з веб-порталу work.ua. Предметом дослідження є методи та засоби побудови аналітичної системи на основі сховища даних та застосування алгоритмів Data Mining. Мета дослідження - розробити та реалізувати систему підтримки прийняття рішень для аналізу ринку праці, використовуючи технології оперативного(OLAP) та інтелектуального аналізу даних(Data Mining). Для досягнення поставленої мети були виконані наступні завдання. • Системний аналіз предметної області управління працевлаштуванням та сучасних підходів до аналізу ринку праці. • Проектування архітектури сховища даних та реалізація ETL-процесів для завантаження, трансформації та очищення даних. • Дослідження та обґрунтування застосування алгоритмів Data Mining для вирішення задач кластеризації вакансій, класифікації попиту та прогнозування часових рядів. • Проведено експериментальні дослідження, проаналізовано отримані результати та візуалізовано виявлені тенденції та закономірності. Методи дослідження. Для вирішення поставлених завдань у роботі використано методи системного аналізу, теорії баз даних, технології сховищ даних (ETL, OLAP), а також методи інтелектуального аналізу даних, зокрема: алгоритм кластеризації K-Means, класифікатор Наївного Байєса, модель регресії Random Forest та модель прогнозування часових рядів Exponential Smoothing. Наукова новизна полягає у розробці аналітичної системи, що поєднує технології сховищ даних та Data Mining для аналізу специфічних факторів українського ринку праці, зокрема тривалості закриття вакансій. Практичне значення отриманих результатів. Розроблена система та результати аналізу надають науково обґрунтовану інформацію для HR-фахівців та аналітиків ринку, дозволяючи краще розуміти структуру ринку та прогнозувати його динаміку. Апробація результатів. Основні результати роботи були представлені на: 1. Конкурс студентських наукових робіт, 25 березня 2025, м. Київ, https://nubip.edu.ua/node/162723; 2. Теоретичні та прикладні аспекти розробки комп’ютерних систем, 24 квітня 2025, м. Київ, http://econference.nubip.edu.ua/index.php/taacsd/2025; 3. XVI міжнародна науково-практичній конференції студентів, аспірантів та молодих вчених «інформаційні технології: економіка, техніка, освіта», 28 жовтня 2025, м. Київ, http://econference.nubip.edu.ua/index.php/itete/XVI/index. Структура та обсяг роботи. Магістерська робота складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. Загальний обсяг роботи становить 67 сторінок, містить 37 рисунків та 4 таблиці. Список використаних джерел налічує 25 найменувань.