Hình vẽ trên là mô hình cây quyết định phân lớp chức vụ này tồn tại một quy luật nếu là lãnh đạo thì hệ số Lea_Alw_Coef sẽ có giá trị khác missing và trong 2 giá trị của trường Lea_Alw coef có giá trị thống kê như sau:
Giá trị cột Thông tin thống kê tương ứng
Giá trị cột Thông tin thống kê tương ứng
Lea Alw Coef > 1.39749991893768
Dữ liệu hồ sơ tồn tại các hồ sơ trường Lea Alw Coef <= 1.39749991893768 nhập không đúng dẫn đến kết quả phân lớp 11 trường hợp không giữ chức danh lãnh đạo trường Lea_Alw_coef vẫn tồn tại giá trị. Căn cứ
vào kết quả này ta có cơ sở để thống kê các hồ sơ có trường dữ liệu lea_alw_coef<= 1.39749991893768 để các đơn vị liên quan điều chỉnh lại hồ sơ
cho chính xác.
Qua các minh chứng trên cho thấy, thông tin từ cây quyết định của mô hình rất trực quan cho việc theo dõi số liệu hỗ trợ việc điều chỉnh bổ sung dữ
liệu sát hơn, đầy đủ hơn. Điều này không thể phát hiện nếu dùng phương pháp thống kê thông thường.
4.2.3.Minh họa công tác hoạch định mô hình tổ chức
Phần này giới thiệu kết quả hỗ trợ từ cây quyết định phân lớp. Hình thành mô hình từ thông tin phân bổ và mối quan hệ giữa dữ liệu nhân sự với trường dữ
liệu đơn vị thể hiện trên mô hình. Ta cần xem xét sự phân bổ nhân sự trong các
đơn vị để thực hiện kế hoạch tuyển dụng hay điều chuyển nhân sự dựa vào số
nhân sự phân bố trong từng đơn vị thể hiện bằng mầu sắc trên mô hình. Ở đây ta xem xét các đơn vị có phân bổ nhân sự tại Cục Hải quan An Giang để xem các
đơn vị khác có cùng nhu cầu phân bổ nhân sự giống cục Hải quan An Giang và cần phải cắt giảm biên chế dựa trên mầu sắc phân bổ trên mô hình.
Trường dữ liệu cần dựđoán là tên đơn vị công tác của nhân sự
Cây quyết định theo mô hình tổ chức của các đơn vị như sau (tên mô hình trong công cụ là “MohinhTochucTEST”):