Analysis of the success factors of job advertisements published on the job portal
Thesis title: | Analýza faktorov úspešnosti ponúk zverejnených na pracovnom portáli |
---|---|
Author: | Sabadoš, Radoslav |
Thesis type: | Bachelor thesis |
Supervisor: | Chudán, David |
Opponents: | Zimmermann, Pavel |
Thesis language: | Slovensky |
Abstract: | Práca sa zameriava na analýzu faktorov úspešnosti ponúk zverejnených na pracovnom portáli www.profesia.sk, ktorý má na slovenskom trhu dominantné postavenie. Skúmajú sa dáta za obdobie od začiatku roku 2017 do konca prvého polroku 2019. Hlavným cieľom je pomocou lineárnej regresie skúmať dva vzťahy. Prvým je vzťah medzi počtom reakcií na inzerát a jeho vlastnosťami. Ďalším je vzťah medzi počtom zobrazení inzerátu a jeho vlastnosťami. Skúmané vlastnosti inzerátov sú napríklad dátum zverejnenia inzerátu, dĺžka trvania inzerátu, výška dosiahnutého vzdelania, požadované jazykové schopnosti a ďalšie. Výsledkom práce sú odporúčania, ktoré môžu pomôcť zvýšiť úspešnosť inzercie a ich konkurencieschopnosť pri hľadaní zamestnancov. |
Keywords: | dátová analýza; dátová analytika; data science; dáta; lineárna regresia; trh práce; pracovné ponuky |
Thesis title: | Analysis of the success factors of job advertisements published on the job portal |
---|---|
Author: | Sabadoš, Radoslav |
Thesis type: | Bachelor thesis |
Supervisor: | Chudán, David |
Opponents: | Zimmermann, Pavel |
Thesis language: | Slovensky |
Abstract: | This Bachelor’s thesis is mainly about analysis of success factors of job advertisements. These job advertisements come from Slovak job portal called www.profesia.sk which has the dominant role on the Slovak labor market. Data examined in this thesis are for the period between 2017 and first half of 2019. The main goal is to investigate two relationships by applying linear regression model. The first is the relationship between the number of reactions to job advertisements and its features. The other is the relationship between the number of views of a job advertisement and its features. For instance, the analyzed features of job advertisements are date of publication, duration, education level, language skills requirements and many others. The results are the recommendations which employers can utilize to improve performance of their job advertisements and thus increase their competitiveness on the labor market. |
Keywords: | linear regression; data analysis; data science; data analytics; data; labor market; job offers |
Thesis title: | Analýza faktorov úspešnosti ponúk zverejnených na pracovnom portáli |
---|---|
Author: | Sabadoš, Radoslav |
Thesis type: | Bakalářská práce |
Supervisor: | Chudán, David |
Opponents: | Zimmermann, Pavel |
Thesis language: | Slovensky |
Abstract: | Práca sa zameriava na analýzu faktorov úspešnosti ponúk zverejnených na pracovnom portáli www.profesia.sk, ktorý má na slovenskom trhu dominantné postavenie. Skúmajú sa dáta za obdobie od začiatku roku 2017 do konca prvého polroku 2019. Hlavným cieľom je pomocou lineárnej regresie skúmať dva vzťahy. Prvým je vzťah medzi počtom reakcií na inzerát a jeho vlastnosťami. Ďalším je vzťah medzi počtom zobrazení inzerátu a jeho vlastnosťami. Skúmané vlastnosti inzerátov sú napríklad dátum zverejnenia inzerátu, dĺžka trvania inzerátu, výška dosiahnutého vzdelania, požadované jazykové schopnosti a ďalšie. Výsledkom práce sú odporúčania, ktoré môžu pomôcť zvýšiť úspešnosť inzercie a ich konkurencieschopnosť pri hľadaní zamestnancov. |
Keywords: | lineárna regresia; trh práce; dáta; pracovné ponuky; dátová analytika; data science; dátová analýza |
Information about study
Study programme: | Aplikovaná informatika/Aplikovaná informatika |
---|---|
Type of study programme: | Bakalářský studijní program |
Assigned degree: | Bc. |
Institutions assigning academic degree: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
Faculty: | Faculty of Informatics and Statistics |
Department: | Department of Information and Knowledge Engineering |
Information on submission and defense
Date of assignment: | 13. 12. 2019 |
---|---|
Date of submission: | 25. 6. 2020 |
Date of defense: | 26. 8. 2020 |
Identifier in the InSIS system: | https://insis.vse.cz/zp/71962/podrobnosti |