Academic Journal
Προβολή σε EDS

Использование машинного обучения для прогнозирования производительности полевого персонала

Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
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
FullText Text:
  Availability: 0
Header DbId: edsair
DbLabel: OpenAIRE
An: edsair.doi...........22906a0992bbc6b51d2e4a73ae9c14ac
RelevancyScore: 934
AccessLevel: 3
PubType: Academic Journal
PubTypeId: academicJournal
PreciseRelevancyScore: 934.169311523438
IllustrationInfo
Items – Name: Title
  Label: Title
  Group: Ti
  Data: Использование машинного обучения для прогнозирования производительности полевого персонала
– Name: Publisher
  Label: Publisher Information
  Group: PubInfo
  Data: APNI, 2024.
– Name: DatePubCY
  Label: Publication Year
  Group: Date
  Data: 2024
– Name: Subject
  Label: Subject Terms
  Group: Su
  Data: <searchLink fieldCode="DE" term="%22снижение+затрат%22">снижение затрат</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%228%2E+Economic+growth%22">8. Economic growth</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22повышение+эффективности+работы%22">повышение эффективности работы</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22анализ+данных%22">анализ данных</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22полевой+персонал%22">полевой персонал</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22прогнозирование+производительности%22">прогнозирование производительности</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22регрессионный+анализ%22">регрессионный анализ</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22нейронные+сети%22">нейронные сети</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22машинное+обучение%22">машинное обучение</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22метод+опорных+векторов+%28svm%29%22">метод опорных векторов (svm)</searchLink>
– Name: Abstract
  Label: Description
  Group: Ab
  Data: 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.<br />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.
– Name: TypeDocument
  Label: Document Type
  Group: TypDoc
  Data: Article
– Name: Language
  Label: Language
  Group: Lang
  Data: Russian
– Name: DOI
  Label: DOI
  Group: ID
  Data: 10.5281/zenodo.12794311
– Name: Copyright
  Label: Rights
  Group: Cpyrght
  Data: CC BY
– Name: AN
  Label: Accession Number
  Group: ID
  Data: edsair.doi...........22906a0992bbc6b51d2e4a73ae9c14ac
PLink https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsair&AN=edsair.doi...........22906a0992bbc6b51d2e4a73ae9c14ac
RecordInfo BibRecord:
  BibEntity:
    Identifiers:
      – Type: doi
        Value: 10.5281/zenodo.12794311
    Languages:
      – Text: Russian
    Subjects:
      – SubjectFull: снижение затрат
        Type: general
      – SubjectFull: 8. Economic growth
        Type: general
      – SubjectFull: повышение эффективности работы
        Type: general
      – SubjectFull: анализ данных
        Type: general
      – SubjectFull: полевой персонал
        Type: general
      – SubjectFull: прогнозирование производительности
        Type: general
      – SubjectFull: регрессионный анализ
        Type: general
      – SubjectFull: нейронные сети
        Type: general
      – SubjectFull: машинное обучение
        Type: general
      – SubjectFull: метод опорных векторов (svm)
        Type: general
    Titles:
      – TitleFull: Использование машинного обучения для прогнозирования производительности полевого персонала
        Type: main
  BibRelationships:
    IsPartOfRelationships:
      – BibEntity:
          Dates:
            – D: 22
              M: 07
              Type: published
              Y: 2024
          Identifiers:
            – Type: issn-locals
              Value: edsair
ResultId 1