第四章 某國立大學 EMBA 人才庫推薦系統雛型
第二節 人才推薦之專業輪廓評估屬性與計算說明
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統內各定義與設定計算公式與權重，但設定無關聯。距離相似度計算模組權重產生依使 用者需求限制輸入必要與非必要條件產生權重值，而專業輪廓內的所有權重值則為每位 成員真實有涉歷過的專家值。
第二節 人才推薦之專業輪廓評估屬性與計算說明
一、專業輪廓評估項目
本研究先將 2,121 名 EMBA 學員資料，依學員資料所欲分析的屬性學經歷（學位、
產業別、功能別、系所、下屬員工數、年資等）與社會網路分析相關公式和特性。依據 文獻探討、實務訪談、人力資源與職訓局最新調查報告評估給於定義不同的分數比重，
建立產業別及功能別專家值的計算模型。
圖 1 專業輪廓屬性權重分析圖 (資料來源:本研究整理)
專業輪廓分學歷、經歷與人脈社會網路分析。經歷包含該學員所涉歷過之產業的產 業別與依職務內容和職稱功能的功能別，依影響產業別與功能別不同權重屬性值建立權 重。本研究產業別與功能別人才專業經驗度假設無相關性，因此產業別與功能別各自依 不同屬性項目定義計算模型。產業別與功能別各自依不同屬性定義專業輪廓。學歷（即
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學位）以入學申請時最高學歷只作原始資料之呈現並不作量化。社會網路分析程度中心 性以整個人脈社會網絡依文獻探討內公式直接計算呈現不另作權重加權。社會網路分析 程度中心性強調整個網絡各成員與此網絡連結的強度，亦為利於評估所遴選的人才資訊。
本研究人脈社會網絡內所有成員專業輪廓則以圖 4-2 屬性權重定義公式與計算。
二、專業輪廓評估屬性與權重定義表
本研究以加權平均數(Weighted Mean)作為產業別與功能別設置權重的依據為依影 響產業別的屬性重要性順序作權重，依最重要的屬性為最高分，以此類推作重要性排序，
分母為全部分數加總，分子則為重要性順序之值。
其中 為賦予變數 的權數。
影響產業別的屬性分別為年資與下屬員工數，由於下屬員工數因企業規模大小有不 一樣的人數，但此屬性又可因其管理能力及專業作為參考值，故本研究仍納入考慮為影 響產業別專家度的重要考量之一。故依影響產業別項目屬性的重要性排序，年資重要性 為第一、下屬員工數第二。第一順位者為產業別給於數值 2；第二順位者為年資給於數 值 1。分母則為 2+1=3。再依各順位值當其分子求出各屬性權重值。為年資為三分之二；
學位為三分之一。再格式化在產業別的權重值，分別為年資 0.67；下屬員工數為 0.33。
影響功能別的屬性依重要性分別為年資、下屬員工數與系所，依重要性排序為第一 到第三。一個人在某個功能別上的年資主要顯示其專業程度的高低，其間愈久愈表示其 專於其職，故為第一順位給於數值 3；第二順位者為下屬員工數給於數值 2；第三順位 為系所給於數值 1，本研究因以 EMBA 學員資料作研究，依學員學校與學分班系所名稱 資料作分析，在於本研究的十二項功能別對應下，有些功能別定義下的系所較因產業別 求才不同，為避免爭議與研究的嚴謹，故以系所作第三順位，則排名數值為１。分母則
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本研究以某國立大學 EMBA 學員資料作研究資料來源，因資料庫內年資最長者為 20 年，故本研究年資權重最長以 20 年為限，如有超過 20 年者，皆以 100 計。下屬員工 數因整個資料庫內數值皆不同，數值範圍大，故以有序變量計算之，以資料庫內最高 1000 名員工最高以 100 計。因所有屬性最高值皆以 100 計，故系統 Mapping 有則值為 100，
以利所有計算值之一致性。
三、專業輪廓類別權重假設
根據經濟部商業司內的公司登記資料查詢、股票股市產業分類與國內各人力銀行公 司產業別登記中，與企業組織對於功能別大範圍分類方式，將產業別分為三十三種產業 領域表(如表 3-1 產業分類表)。功能別分十二類功能別(如表 3-2)。
參照 EMBA 人才庫資料提出的假設與現實資料型態和影響專業度屬性，本研究經 歷上的假設與權重分為產業別與功能別二種，其權重假為二，一為以人與產業別作為權 重定義，人出現在同一個產業別中，代表人與產業別有關係，有關係則為 1，無關係則 為 0，1 與 0 值為代表有無關係，有關係則以衡量產業別的變數權重計算，無則無資料 顯示。產業別權重以年資與下屬員工數作加權。二為
以人與產業別作關聯，人出現在同一個產業別中，代表人與此產業別有關係。功能別權 重以年資、下屬員工數與系統作加權。
各人脈網絡成員依人才經驗度權重得以一數值，分數愈高則表示在某領域的專精度 愈高，反之則愈低。假若某成員出現在多產業別或多功能別中，則代表此人在各產業別 或功能別的分類數量越多，則代表此人的產業經驗與功能權務關聯多人脈關係強。但如 果出現在產業別或功能別少且依關聯強度頻率高，則表示此人專精在某個產業別或功能 別工作上，代表此人在產業別或功能別上的人才專業程度等級越高。
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四、專業輪廓計算範例
為了要解釋人才的專業輪廓中各產業別以及功能別的專家值計算模型，在此特別舉 出一位資料庫中隨機選出的學員來當作範例進行計算，表4-2為該隨機選出學員之學歷 以及相關工作經歷資料。如資料庫內成員於專業輪廓所需的屬性值有缺值或屬實為0，
對應這些狀況，本研究一律將缺值的資料設為0，以簡化處理其複雜度。
表 4-2 遴選人才基本資料表
姓名 畢業學校 畢業系所 畢業學位 李 X 旺 政治大學 會計學系 學士
公司名稱 產業別 功能別 下屬員工數 年資
怡 X 證券投資信託股份有限公司 金融保險 資訊管理 10 141 國 X 證券投資信託公司 金融保險 資訊管理 1 87 資 X 與生 X 電腦補習班 文教服務 教育傳播 1 8
X 誠會計師事務所 法律會計 生產 1 24
海 X 資訊公司 資訊服務 資訊管理 0 11 (資料來源:本研究整理)
由表 4-2 所列出的資料，我們針對範例學員所有曾經待過之產業別、功能別進行專 家值的計算，首先我們先從金融保險的產業別開始，來算此領域的專家值，我們由表 4-2 可得知該範例學員曾經在金融保險產業工作的總年資為 229 個月(141+87)，參考表 4-1 中產業別參考屬性的計分方式以及各屬性的權重，我們列出產業別－金融保險的專家值 計算式子如下：
另外我們計算該範例學員在資訊管理功能別的專家值，參考表 4-1 中產業別參考屬 性的計分方式以及各屬性的權重，我們列出功能別－資訊管理的專家值計算式子如下：
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該範例學員其餘的產業別、功能別專家值的計算便不在此贅述，我們將其計算式子 以及計算結果列於表 4-3。
表 4-3 遴選人才專業輪廓中各領域專家值計算
產業別 年資 下屬員工數 專家值
金融保險 0.67*228*5/12 0.33*11 67.33 文教服務 0.67*8*5/12 0.33*１ 2.56 法律會計 0.67*24*5/12 0.33*１ 7.03 資訊服務 0.67*11*5/12 0.33*１ 3.4
功能別 年資 下屬員工數 系所 專家值
資訊管理 0.5*236*5/12 0.36*11 0 50.36 教育傳播 0.5*8*5/12 0.36*１ 0 1.6666
生產 0.5*24*5/12 0.36*１ 0 5 (資料來源:本研究整理)
五、專業輪廓呈現
依資料來源重新定義成員所經歷的工作經驗，依分類模組達成本研究產業別與功能 別分類標準。再將人才庫內所有成員的大學畢業學歷與依同學及同事關係建立的人脈社 會網絡計算連結節點數，可以呈現該成員在整個網絡的人脈關係強弱與探訪的難易度。
以專業輪廓計算模組呈現每位成員的最正確最完整專業輪廓（Professional Profile），圖 4-3 為本研究人才推薦系統專業輪廓所呈現的畫面與內容，包含姓名（為研究成員穩私，
故姓名不全呈現）、社會網絡分析、學歷(學校名稱與科系)、經歷（含產業別與功能別）。
成員的社會網路分析，即程度中心性，代表此成員在整個網絡的活躍性與其他成員的人
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脈關聯的節點數和互動情形，值愈高表示人脈愈多，推薦探訪就較容易。學歷則顯示此 成員的大學畢業最高學歷，因部份 EMAB 學員已從 EMBA 畢業，如以畢業最高學歷則 有資料處理上的不一致。經歷由各個產業別、功能別的專家值來量化該專家在各領域的 經驗程度，讓每個成員可以依不同的數值代表其在各領域的專家度。每個產業別與功能 別所呈現的專家值最大為 100 最小為 0。產業別與功能別有呈現出來的，即表示該成員 在該產業別或功能別有經歷，本研究所產生的各領域專家值，可讓使用者更快速、正確 辨別被遴選人才經驗值的程度。所產生的成員專業輪廓（Professional Profile）利於其他 應用探討、查詢與參考。
圖 4-3 為本研究人才推薦系統專業輪廓（Professional profile）所呈現的畫面及內容，
含姓名、社會網路分析、學歷（學校名稱與科系）、產業別與功能別。為研究成員穩私，
故姓名不予全呈現。社會網絡分析為此人才在整個網絡中與其他成員直接連結數量，可 看得出此人才的活躍的程度，即人脈廣窄。
圖 2 本研究人才推薦系統專業輪廓畫面
（資料來源:本研究整理）
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