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Korrektur des Tätigkeitsschlüssels der Bundesagentur für Arbeit mithilfe maschineller Lernverfahren

Author

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  • Schmidt, Elena

Abstract

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.

Suggested Citation

  • Schmidt, Elena, 2020. "Korrektur des Tätigkeitsschlüssels der Bundesagentur für Arbeit mithilfe maschineller Lernverfahren," WISTA – Wirtschaft und Statistik, Statistisches Bundesamt (Destatis), Wiesbaden, vol. 72(6), pages 37-47.
    • Handle: RePEc:zbw:wistat:228501
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    Cited by:

    1. Florian Dumpert & Martin Beck, 2023. "Verbesserung der Datengrundlage der Mindestlohnforschung mittels maschineller Lernverfahren [Improvement of the data basis of minimum wage research by means of machine learning methods]," AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv, Springer;Deutsche Statistische Gesellschaft - German Statistical Society, vol. 17(1), pages 5-34, March.

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