<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Розвідувальний аналіз даних для інформаційної технології передбачення звільнення співробітників в організаціях методами машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorКордонський, А. О.uk
dc.contributor.authorКозачко, О. М.uk
dc.contributor.authorKozachko, O. M.en
dc.titleРозвідувальний аналіз даних для інформаційної технології передбачення звільнення співробітників в організаціях методами машинного навчанняuk
dc.date.issued2025
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationКордонський А. О., Козачко О. М. Розвідувальний аналіз даних для інформаційної технології передбачення звільнення співробітників в організаціях методами машинного навчання // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/25173.uk
dc.relation.ispartofМатеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/25173
dc.identifier.isbn978-617-8163-57-0
dc.identifier.udc004.6
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/47722
dc.description.abstractРобота присвячена підготовці та розвідувальному аналізу даних для подальшого використання для інформаційної технології передбачення звільнення співробітників в організаціях методами машинного навчання. Було проведено аналіз датасету та його ознак.uk
dc.description.abstractThe paper is devoted to the preparation and exploratory analysis of data for further use in the information technology of predicting the dismissal of employees in organizations using machine learning methods. The dataset and its features were analyzed.en
dc.subjectзвільненняuk
dc.subjectінформаційні технологіїuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectаналіз данихuk
dc.subjectпередбаченняuk
dc.subjectознакиuk
dc.subjectзвільнення співробітниківuk
dc.subjectdismissalen
dc.subjectinformation technologyen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectdata analysisen
dc.subjectpredictionsen
dc.subjectsignsen
dc.subjectemployee dismissalen
dc.typeThesis
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.relation.referencesRaza, A.; Munir, K.; Almutairi, M.; Younas, F.; Fareed, M.M.S. Predicting Employee Attrition Using Machine Learning Approaches. Appl. Sci. 2022, 12, 6424. https://doi.org/10.3390/app12136424en
dc.relation.referencesNorsuhada Mansor, Nor Samsiah Sani and Mohd Aliff, Machine Learning for Predicting Employee Attrition International Journal of Advanced Computer Science and Applications(IJACSA), 12(11), 2021. http://dx.doi.org/10.14569/IJACSA.2021.0121149en
dc.relation.referencesEmployee Dataset. Kaggle. URL: https://www.kaggle.com/datasets/tawfikelmetwally/employee-dataset/dataen
dc.relation.referencesMatplotlib Pyplot Documentation. 2025. URL: https://matplotlib.org/3.5.3/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.htmlen
dc.relation.referencesSeaborn Tutorial. 2025. URL: https://seaborn.pydata.org/tutorial.htmlen
dc.date.accessioned2025-08-13T09:23:09Z
dc.date.available2025-08-13T09:23:09Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
25173.pdf
Розмір:
554,87 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис:
Завантажити

Зібрання

Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)