| dc.contributor.author | Волянський, А. І. | uk |
| dc.contributor.author | Войцеховська, О. О. | uk |
| dc.contributor.author | Volianskyi, A. I. | en |
| dc.contributor.author | Voitsekhovska, O. O. | en |
| dc.date.accessioned | 2026-09-03T10:32:54Z | |
| dc.date.available | 2026-09-03T10:32:54Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.identifier.citation | Волянський А. І., Войцеховська О. О. Розвідувальний аналіз даних ризику професійного вигорання працівників // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/29138. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/53011 | |
| dc.description.abstract | В роботі проведено розвідувальний аналіз даних ризику професійного вигорання працівників для виявлення факторів, які найбільше впливають на рівень вигорання. Проведено аналіз структури датасету, перевірку пропущених значень, дослідження розподілу цільової змінної Burn Rate, а також аналіз зв’язків між рівнем вигорання та характеристиками працівників. Встановлено, що найбільший зв’язок із рівнем професійного вигорання мають показники Mental Fatigue Score, Resource Allocation та Designation. | uk |
| dc.description.abstract | The paper presents an exploratory data analysis of employee professional burnout risk in order to identify the factors that have the greatest influence on burnout level. The structure of the dataset, missing values, distribution of the target variable Burn Rate, and relationships between burnout level and employee characteristics were analyzed. It was found that Mental Fatigue Score, Resource Allocation, and Designation have the strongest relationship with the level of professional burnout. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/29138 | |
| dc.subject | розвідувальний аналіз даних | uk |
| dc.subject | машинне навчання | uk |
| dc.subject | професійне вигорання | uk |
| dc.subject | працівники | uk |
| dc.subject | exploratory data analysis | en |
| dc.subject | machine learning | en |
| dc.subject | professional burnout | en |
| dc.subject | employees | en |
| dc.title | Розвідувальний аналіз даних ризику професійного вигорання працівників | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.93.2:159.9:331.44 | |
| dc.relation.references | World Health Organization. Burn-out an occupational phenomenon. 2019. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.who.int/standards/classifications/frequently-asked-questions/burn-out-an-occupational-phenomenon | en |
| dc.relation.references | Are Your Employees Burning Out? Kaggle Dataset. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/datasets/blurredmachine/are-your-employees-burning-out | en |
| dc.relation.references | Maslach C., Leiter M. P. Understanding the burnout experience: recent research and its implications for psychiatry. World Psychiatry. 2016. Vol. 15, No. 2. P. 103–111. doi: 10.1002/wps.20311 | en |
| dc.relation.references | Мокін В. Б., Дратований М. В. Наука про дані: машинне навчання та інтелектуальний аналіз даних : електронний навчальний посібник. Вінниця : ВНТУ, 2024. URL: https://docs.vntu.edu.ua/card.php?id=8163 | uk |
| dc.relation.references | Pandas Documentation. DataFrame.corr. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.corr.html | en |
| dc.relation.references | Scikit-learn Documentation. Imputation of missing values. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://scikitlearn.org/stable/modules/impute.html | en |
