論文の概要: An Extensive Analytical Approach on Human Resources using Random Forest Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.07855v1
• Date: Fri, 7 May 2021 07:35:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-20 07:33:53.058003
• Title: An Extensive Analytical Approach on Human Resources using Random Forest Algorithm
• Title（参考訳）: ランダムフォレストアルゴリズムを用いた人的資源の大規模分析手法
• Authors: Swarajya lakshmi v papineni, A.Mallikarjuna Reddy, Sudeepti yarlagadda, Snigdha Yarlagadda, Haritha Akkinen
• Abstract要約: 調査では、ワークライフの不均衡、低賃金、不均一なシフトなど、従業員がワークライフを変えることを考えることが示されました。 本稿では,異なる従業員パラメータを考慮したランダムフォレストアルゴリズムを用いたモデルを提案する。 hr部門がギャップを特定し、良好な従業員保持率で組織をスムーズに運営することを支援することで、従業員の維持を支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The current job survey shows that most software employees are planning to change their job role due to high pay for recent jobs such as data scientists, business analysts and artificial intelligence fields. The survey also indicated that work life imbalances, low pay, uneven shifts and many other factors also make employees think about changing their work life. In this paper, for an efficient organisation of the company in terms of human resources, the proposed system designed a model with the help of a random forest algorithm by considering different employee parameters. This helps the HR department retain the employee by identifying gaps and helping the organisation to run smoothly with a good employee retention ratio. This combination of HR and data science can help the productivity, collaboration and well-being of employees of the organisation. It also helps to develop strategies that have an impact on the performance of employees in terms of external and social factors.
• Abstract（参考訳）: 現在の求人調査によると、ほとんどのソフトウェア従業員は、データサイエンティスト、ビジネスアナリスト、人工知能分野などの最近の仕事に対する高い給与のために、仕事の仕方を変えようとしている。 また、ワークライフの不均衡、低賃金、不均一なシフト、その他多くの要因により、従業員はワークライフを変えることを考えさせます。 本稿では,人的資源の観点から企業の効率的な組織化を図るため,異なる従業員パラメータを考慮し,ランダムな森林アルゴリズムを用いてモデルを設計した。 これにより、人事部はギャップを特定し、優れた従業員の維持率で組織を円滑に運営することを支援する。 このHRとデータサイエンスの組み合わせは、組織の従業員の生産性、コラボレーション、幸福化に役立つ。 また、外部要因や社会的要因の観点から、従業員のパフォーマンスに影響を及ぼす戦略の開発にも役立ちます。

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