通过合成数据推进员工行为分析：利用 ABM、GAN 和统计模型提升组织效率
机器学习
2024-09-24 v1 形式语言与自动机理论
其他统计学
摘要
在当今数据驱动的企业环境中取得成功，需要深入理解员工行为。公司致力于提高员工满意度、提升产出并优化工作流程。本研究深入探讨了合成数据的创建，这是一种强大的工具，使我们能够全面了解员工的绩效、灵活性、合作和团队动态。得益于基于代理的模型（ABM）、生成对抗网络（GAN）和统计模型等前沿方法，合成数据在保护个人隐私的同时，提供了员工活动的详细且准确的画面。通过创建多种情境，该方法提供了关于增强团队合作、提高适应能力以及加速整体生产力的深刻见解。我们探讨了合成数据如何从一个专门领域演变为研究员工行为和提升管理效率的重要资源。
引用
@article{arxiv.2409.14197,
title = {Advancing Employee Behavior Analysis through Synthetic Data: Leveraging ABMs, GANs, and Statistical Models for Enhanced Organizational Efficiency},
author = {Rakshitha Jayashankar and Mahesh Balan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.14197},
year = {2024}
}
备注
8 Pages, 5 figures, 1 github link