Academic Journal
Использование машинного обучения для прогнозирования производительности полевого персонала
| Τίτλος: | Использование машинного обучения для прогнозирования производительности полевого персонала |
|---|---|
| Στοιχεία εκδότη: | APNI, 2024. |
| Έτος έκδοσης: | 2024 |
| Θεματικοί όροι: | снижение затрат, 8. Economic growth, повышение эффективности работы, анализ данных, полевой персонал, прогнозирование производительности, регрессионный анализ, нейронные сети, машинное обучение, метод опорных векторов (svm) |
| Περιγραφή: | В настоящее время технологии развиваются с невероятной скоростью, всё больше компаний стремятся оптимизировать свои бизнес-процессы и повысить эффективность работы. Одним из ключевых аспектов успешной деятельности любой организации является производительность полевого персонала. В условиях растущей конкуренции и ограниченности ресурсов, компании вынуждены искать новые способы прогнозирования и повышения производительности своих сотрудников. Машинное обучение представляет собой мощный инструмент, который может помочь в решении этой задачи. Оно позволяет анализировать большие объёмы данных, выявлять закономерности и делать прогнозы на основе полученных результатов. В данной статье рассматривается, каким образом машинное обучение может быть использовано для прогнозирования производительности полевого персонала и какие преимущества это может принести компаниям. Nowadays, technologies are developing at an incredible speed, and more and more companies strive to optimize their business processes and improve work efficiency. One of the key aspects of any organization's success is the performance of field personnel. In the face of growing competition and limited resources, companies are forced to look for new ways to predict and increase the productivity of their employees. Machine learning is a powerful tool that can help solve this problem. It allows you to analyze large amounts of data, identify patterns, and make predictions based on the results obtained. This article discusses how machine learning can be used to forecast the performance of field staff. |
| Τύπος εγγράφου: | Article |
| Γλώσσα: | Russian |
| DOI: | 10.5281/zenodo.12794311 |
| Rights: | CC BY |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.doi...........22906a0992bbc6b51d2e4a73ae9c14ac |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
| DOI: | 10.5281/zenodo.12794311 |
|---|