| Title: | Применение методов машинного обучения для прогнозирования текучести кадров на основе открытых данных |
| Other Titles: | Application of machine learning methods for employee turnover prediction based on open data |
| Authors: | Козинец, А. Н. |
| Keywords: | цифровая трансформация;текучесть кадров;машинное обучение;управление человеческими ресурсами;открытые данные;HR-аналитика |
| Issue Date: | 2025 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Козинец А. Н. Применение методов машинного обучения для прогнозирования текучести кадров на основе открытых данных = Application of machine learning methods for employee turnover prediction based on open data / А. Н. Козинец // Цифровая трансформация. – 2025. – Т. 31, № 1. – С. 31–41. |
| Abstract: | Исследовано применение методов машинного обучения для прогнозирования текучести
кадров в организациях с использованием открытых данных. Проведен анализ существующих подходов
к прогнозированию текучести персонала, обоснована необходимость использования современных алгоритмов машинного обучения. На базе открытого набора данных разработана модель, позволяющая с высокой точностью определять вероятность увольнения сотрудников. Результаты исследования демонстрируют
практическую значимость предлагаемого подхода и могут быть использованы для повышения эффективности управления человеческими ресурсами в организациях. Представлены формальные описания и архитектура применяемых моделей машинного обучения, что обеспечивает прозрачность и воспроизводимость
рассматриваемого подхода. |
| Alternative abstract: | The application of machine learning methods for predicting staff turnover in organizations using open
data is studied. An analysis of existing approaches to predicting staff turnover is conducted, the need to use modern machine learning algorithms is substantiated. Based on an open data set, a model is developed that allows
for a high-precision determination of the probability of employee dismissal. The results of the study demonstrate the practical significance of the proposed approach and can be used to improve the efficiency of human resource management in organizations. Formal descriptions and architecture of the applied machine learning models
are presented, which ensures the transparency and reproducibility of the approach under consideration. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59606 |
| DOI: | http://dx.doi.org/10.35596/1729-7648-2025-31-1-31-41 |
| Appears in Collections: | Том 31, № 1
|
