ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ ДЛЯ УЛУЧШЕНИЯ МОТИВАЦИИ И УДЕРЖАНИЯ ПЕРСОНАЛА В ОРГАНИЗАЦИИ

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ ДЛЯ УЛУЧШЕНИЯ МОТИВАЦИИ И УДЕРЖАНИЯ ПЕРСОНАЛА В ОРГАНИЗАЦИИ

Козинец Александр Николаевич

аспирант, Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники,

Республика Беларусь, г. Минск

USING DATA MINING METHODS TO IMPROVE MOTIVATION AND STAFF RETENTION IN THE ORGANIZATION

Aliaksandr Kazinets

Post-graduate student, Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics,

Republic of Belarus, Minsk

АННОТАЦИЯ

Цель статьи - изучить эффективность использования методов интеллектуального анализа данных для улучшения мотивации и удержания персонала в организации. В качестве метода исследования были использованы алгоритмы машинного обучения и статистические методы, вместо опроса сотрудников. Результаты показали, что применение этих методов может значительно повысить эффективность управления персоналом в организации.

ABSTRACT

The purpose of the article is to study the effectiveness of using data mining methods to improve staff motivation and retention in an organization. Machine learning algorithms and statistical methods were used as a research method, instead of a survey of employees. The results showed that the application of these methods can significantly improve the effectiveness of personnel management in an organization.

Ключевые слова: интеллектуальный анализ данных; мотивация персонала; удержание персонала; машинное обучение; управление персоналом; статистические методы; факторы удовлетворенности сотрудников.

Keywords: data mining; staff motivation; staff retention; machine learning; human resource management; statistical methods; employee satisfaction factors.

В настоящее время вопрос удержания и мотивации персонала является одной из основных проблем для многих организаций в различных отраслях. Одним из способов решения этой проблемы является использование методов интеллектуального анализа данных для выявления факторов, влияющих на удовлетворенность сотрудников и предложения на их основе конкретных мер по улучшению мотивации и удержания персонала.

Цель данной статьи - рассмотреть возможности использования методов интеллектуального анализа данных для улучшения мотивации и удержания персонала в организации. В рамках статьи будут рассмотрены методы исследования, выбор источников данных и методов анализа, а также результаты применения методов интеллектуального анализа данных на практике. Дополнительно будут обсуждены преимущества и недостатки использования данной методологии, а также возможности для дальнейшего исследования данной темы.

Использование методов интеллектуального анализа данных может стать одним из наиболее эффективных способов управления персоналом в организации. Поэтому данная статья может быть полезна для руководителей и управленцев, занимающихся управлением персоналом, а также для научных работников, занимающихся проблемами управления и анализа данных.

ОПИСАНИЕ ВЫБОРА ИСТОЧНИКОВ ДАННЫХ, МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

Для выполнения задачи повышения мотивации и удержания персонала внутри организации, были выбраны наиболее значимые источники данных, среди которых можно выделить информацию об оттоке сотрудников, результаты опросов, данные по росту производительности и уровню заработной платы.

В качестве методов машинного обучения и статистического анализа были выбраны методы кластеризации, классификации и регрессии. Кластеризация была использована для выделения групп сотрудников схожих по множеству параметров, таких как возраст, стаж работы, зарплата и другие [1]. Классификация была применена для определения причин увольнения и выявления факторов, которые могут повлиять на удержание персонала. Регрессия была использована для прогнозирования производительности сотрудников на основе данных о предыдущих показателях работы и других параметрах.

Для сравнения выбранных методов была проведена таблица сравнения (см. Таблица 1). В таблице представлено сравнение основных характеристик методов, таких как точность, скорость работы и возможности применения.

Таблица 1.

Сравнение методов машинного обучения и статистического анализа

Таким образом, выбранные методы машинного обучения и статистического анализа позволили эффективно решить задачу улучшения мотивации и удержания персонала в организации, обеспечив высокую точность прогнозирования и возможности применения на практике.

Анализ данных и результаты

После применения методов интеллектуального анализа данных были получены результаты, которые позволяют выявить факторы, влияющие на мотивацию и удержание персонала. Основные факторы [2], влияющие на удовлетворенность сотрудников, представлены в таблице (см. Таблица 2) ниже:

Таблица 2.

Факторы влияющие на удовлетворенность сотрудников

Результаты анализа таблицы показывают, что заработная плата и карьерный рост оказывают наибольшее влияние на удовлетворенность сотрудников, в то время как баланс между работой и личной жизнью имеет наименьшее влияние. Однако, важно учитывать, что использование методов машинного обучения для анализа факторов, влияющих на удовлетворенность сотрудников, должно учитывать не только отдельные факторы, но и их взаимодействие. Например, возможно, что низкая заработная плата не так сильно влияет на удовлетворенность сотрудников, если они имеют хорошие возможности для карьерного роста или достигают баланса между работой и личной жизнью.

Для более детального анализа влияния различных факторов на удовлетворенность сотрудников в организации рекомендуется использовать методы множественной регрессии или анализа дисперсии, которые позволяют определить взаимодействие нескольких факторов на зависимую переменную (удовлетворенность сотрудников). Для более точной оценки влияния каждого фактора следует учитывать не только их среднее значение, но и разброс данных, такие как стандартное отклонение или дисперсия. Если фактор имеет большой разброс, то его влияние на удовлетворенность сотрудников может быть более значимым, чем у фактора с меньшим разбросом. Для полного понимания влияния различных факторов на мотивацию и удержание персонала необходимо провести более глубокий анализ данных, учитывая их взаимодействие и разброс, и использовать соответствующие методы машинного обучения и статистического анализа. Такой анализ может помочь в принятии решений по улучшению мотивации и удержанию персонала в организации.

Вывод

Данная статья подтверждает значимость применения методов интеллектуального анализа данных для управления персоналом. Использование алгоритмов машинного обучения и статистического анализа данных, позволяет с высокой точностью оценить факторы, влияющие на удовлетворенность сотрудников. Результаты анализа показали, что заработная плата и карьерный рост оказывают наибольшее влияние на удовлетворенность сотрудников, в то время как баланс между работой и личной жизнью имеет наименьшее влияние.

Сравнение анализов данных показало, что методы интеллектуального анализа данных значительно превосходят традиционные методы опросов и анкетирования, т.к. они дают возможность оценить не только ответы сотрудников на вопросы, но и скрытые факторы и связи между ними.

Обобщая результаты, можно сказать, что применение методов интеллектуального анализа данных позволяет улучшить управление персоналом, обеспечивая более точную оценку факторов, влияющих на удовлетворенность сотрудников. Это может привести к повышению мотивации и удержанию квалифицированных кадров в организации.

Список литературы:

1. Cohen, A., Doveh, E., & Ehrlich, E. (2019). Artificial intelligence in HRM: Assessing the impact of AI and identifying future research directions. Human Resource Management Review, 29(1), 98-114.
2. Latham, G. P., & Pinder, C. C. (2005). Work motivation theory and research at the dawn of the twenty-first century. Annual Review of Psychology, 56, 485-516.