基于随机森林算法的人力资源扩展性分析方法
计算机与社会
2021-05-18 v1 人工智能
摘要
当前的职业调查显示，大多数软件员工因数据科学家、业务分析师和人工智能领域等新近岗位的高薪而计划更换角色。调查还指出，工作与生活失衡、低薪、不规律轮班等诸多因素也令员工考虑改变工作生活。本文中，为高效组织公司人力资源，所提系统借助随机森林（random forest）算法并考量不同员工参数设计了模型。这有助于人力资源部门通过识别差距留住员工，并助组织以良好的员工留存率平稳运行。这种人力资源与数据科学的结合可提升组织员工的生产力、协作与福祉。它亦有助于制定在外部与社会因素方面影响员工绩效的策略。
引用
@article{arxiv.2105.07855,
title = {An Extensive Analytical Approach on Human Resources using Random Forest Algorithm},
author = {Swarajya lakshmi v papineni and A. Mallikarjuna Reddy and Sudeepti yarlagadda and Snigdha Yarlagadda and Haritha Akkinen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.07855},
year = {2021}
}