論文の概要: Advancing Employee Behavior Analysis through Synthetic Data: Leveraging ABMs, GANs, and Statistical Models for Enhanced Organizational Efficiency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14197v1
• Date: Sat, 21 Sep 2024 16:58:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 23:48:25.999560
• Title: Advancing Employee Behavior Analysis through Synthetic Data: Leveraging ABMs, GANs, and Statistical Models for Enhanced Organizational Efficiency
• Title（参考訳）: 合成データによる従業員行動分析の促進:組織効率向上のためのABM, GAN, 統計モデルを活用する
• Authors: Rakshitha Jayashankar, Mahesh Balan,
• Abstract要約: この研究は、従業員のパフォーマンスを包括的に理解するための強力なツールである、合成データの作成に重点を置いています。 合成データは、従業員の活動の詳細と正確な画像を提供する。 我々は、合成データが専門分野から従業員の行動研究に欠かせない資源へとどのように進化してきたかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Success in todays data-driven corporate climate requires a deep understanding of employee behavior. Companies aim to improve employee satisfaction, boost output, and optimize workflow. This research study delves into creating synthetic data, a powerful tool that allows us to comprehensively understand employee performance, flexibility, cooperation, and team dynamics. Synthetic data provides a detailed and accurate picture of employee activities while protecting individual privacy thanks to cutting-edge methods like agent-based models (ABMs), Generative Adversarial Networks (GANs), and statistical models. Through the creation of multiple situations, this method offers insightful viewpoints regarding increasing teamwork, improving adaptability, and accelerating overall productivity. We examine how synthetic data has evolved from a specialized field to an essential resource for researching employee behavior and enhancing management efficiency. Keywords: Agent-Based Model, Generative Adversarial Network, workflow optimization, organizational success
• Abstract（参考訳）: 今日のデータ駆動型企業環境の成功は、従業員の振る舞いを深く理解する必要がある。 企業は従業員満足度の向上、アウトプットの向上、ワークフローの最適化を目指している。 この研究は、従業員のパフォーマンス、柔軟性、協力、チームのダイナミクスを包括的に理解するための強力なツールである、合成データの作成に重点を置いています。 合成データは、エージェントベースモデル(ABM)やGAN(Generative Adversarial Networks)、統計モデルといった最先端の手法によって、個人のプライバシを保護しながら、従業員の活動の詳細な画像を提供する。 複数の状況の作成を通じて、この方法は、チームワークの増加、適応性の向上、全体的な生産性の向上に関する洞察に富んだ視点を提供する。 本研究では, 専門分野から, 従業員の行動調査や管理効率の向上に欠かせない資源へと, 合成データがいかに進化してきたかを検討する。 キーワード:エージェントベースモデル、ジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワーク、ワークフロー最適化、組織的成功

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