Artikel
Korrektur des Tätigkeitsschlüssels der Bundesagentur für Arbeit mithilfe maschineller Lernverfahren
Ziel des vorgestellten Projekts war, das Merkmal Vollzeit/Teilzeit des Tätigkeitsschlüssels in den Integrierten Erwerbsbiografien der Bundesagentur für Arbeit zu korrigieren. Dies sollte mithilfe des auch in der Verdienststrukturerhebung vorhandenen, aber manuell korrigierten Schlüssels erfolgen. Unter Berücksichtigung verschiedener projektspezifischer Anforderungen wurde ein überwachtes maschinelles Lernverfahren eingesetzt, welches das entsprechende Merkmal eines Beschäftigten anhand vorliegender Betriebs- und Mitarbeitermerkmale schätzen kann. Es zeigte sich, dass sich mit diesem Modell der Fehler in der Signierung des Tätigkeitsschlüssels bei einer aus dem Datensatz der Verdienststrukturerhebung erzeugten Testmenge um etwa 40 % reduzieren lässt.
- Sprache
-
Deutsch
- Erschienen in
-
Journal: WISTA – Wirtschaft und Statistik ; ISSN: 1619-2907 ; Volume: 72 ; Year: 2020 ; Issue: 6 ; Pages: 37-47 ; Wiesbaden: Statistisches Bundesamt (Destatis)
- Thema
-
Maschinelles Lernen
Boosting
Tätigkeitsschlüssel
Verdienststrukturerhebung
machine learning
boosting
occupational code number
structure of earnings survey
- Ereignis
-
Geistige Schöpfung
- (wer)
-
Schmidt, Elena
- Ereignis
-
Veröffentlichung
- (wer)
-
Statistisches Bundesamt (Destatis)
- (wo)
-
Wiesbaden
- (wann)
-
2020
- Handle
- Letzte Aktualisierung
-
10.03.2025, 11:44 MEZ
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ZBW - Deutsche Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft. Bei Fragen zum Objekt wenden Sie sich bitte an den Datenpartner.
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Objekttyp
- Artikel
Beteiligte
- Schmidt, Elena
- Statistisches Bundesamt (Destatis)
Entstanden
- 2020
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