Munkavállalók távozásának előrejelzése klasszifikációs algoritmusok segítségével

Lendér Réka (2023) Munkavállalók távozásának előrejelzése klasszifikációs algoritmusok segítségével. Pénzügyi és Számviteli Kar.

[thumbnail of Lendér_Réka_H6FKO2.pdf] PDF
Lendér_Réka_H6FKO2.pdf
Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg

Download (2MB)
[thumbnail of BA_O_Lendér_Réka.pdf] PDF
BA_O_Lendér_Réka.pdf
Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg

Download (228kB)
[thumbnail of BA_B_Lender_Reka.pdf] PDF
BA_B_Lender_Reka.pdf
Hozzáférés joga: Bizalmas dokumentum (bírálat)

Download (493kB)
[thumbnail of Lendér_Réka.pdf] PDF
Lendér_Réka.pdf
Hozzáférés joga: Bizalmas dokumentum (bírálat)

Download (163kB)

Absztrakt (kivonat)

A szakdolgozatomban osztályozásra alkalmas modellek teljesítményét hasonlítottam össze, annak érdekében, hogy megtaláljam a legmegfelelőbb modellt, amivel előrejelezhető a munkavállalók elvándorlása. A munkaerő elvándorlása egy igen nagy probléma, szinte minden céget érint. A dolgozók megtartása erőforrások felhasználást kívánja, így jó, ha tudjuk, hogy kik azok a dolgozók, akik nagy valószínűséggel távoznak a cégtől egy megadott időn belül, hogy rájuk használja fel a cég az erőforrásait és ne azokra a dolgozókra, akik anélkül is ottmaradnak a cégnél. Ezért fontos, hogy legyen egy előrejelzés, hogy kik azok, akik távozni fognak, hogy időben meg lehessen akadályozni, anélkül, hogy minden dolgozóra fordítani kéne az erőforrásokból. Számos tényező befolyásolhatja, hogy a dolgozó távozik-e a cégtől vagy sem, így fontos azt is megnézni, hogy mely tényezők vannak a legnagyobb ráhatással a célváltozóra, vagyis arra, hogy távozik-e a dolgozó a megadott időn belül. Így amellett, hogy megtaláljam a legpontosabban előrejelző modellt, célom még, hogy azt is megtaláljam, hogy mely tényezők azok, amik a legjobban befolyásolják a célváltozó értékét.

Intézmény

Budapesti Gazdasági Egyetem

Kar

Pénzügyi és Számviteli Kar

Tanszék

Gazdaságinformatika Tanszék

Tudományterület/tudományág

NEM RÉSZLETEZETT

Szak

Gazdaságinformatikus

Mű típusa: diplomadolgozat (NEM RÉSZLETEZETT)
Kulcsszavak: adatelemzés - adatbányászat, előrejelzés, gépi tanulás, mesterséges intelligencia, osztályozás, Python
SWORD Depositor: Archive User
Felhasználói azonosító szám (ID): Archive User
Rekord készítés dátuma: 2024. Jan. 24. 09:31
Utolsó módosítás: 2024. Jan. 24. 09:31

Actions (login required)

Tétel nézet Tétel nézet