Please use this identifier to cite or link to this item:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/125730
Title: | Предиктивная аналитика как инструмент прогнозирования в HR-менеджменте |
Other Titles: | Predictive Analytics as A Forecasting Tool in HR Management |
Authors: | Труфакина, Е. А. Беляева, Е. А. Лебедева, Н. А. Федик, К. И. Лысенко, Е. В. Trufakina, E. Belyaeva, E. Lebedeva, N. Fedik, K. Lysenko, E. |
Issue Date: | 2023 |
Publisher: | Издательство Издательский Дом «Ажур» |
Citation: | Предиктивная аналитика как инструмент прогнозирования в HR-менеджменте / Е. А. Труфакина, Е. А. Беляева, Н. А. Лебедева, К. И. Федик, Е. В. Лысенко. — Текст : электронный // Весенние дни науки : сборник докладов Международной конференции студентов и молодых ученых (Екатеринбург, 20–22 апреля 2023 г.). — Екатеринбург : Издательство Издательский Дом «Ажур», 2023. — C. 200-203. |
Abstract: | В статье рассматривается феномен предиктивной аналитики в HR-менеджменте по модели Джона Берсина и способы ее внедрения в организациях с примерами кейсов успешных компаний. Представлена авторская разработка: схема сфер применения предиктивной аналитики в HR бизнес-процессах с примерами HR-метрик. The article discusses the phenomenon of predictive analytics in HR according to the model of John Bersin and ways to implement it in organizations with examples of cases of successful companies. The author's development is also presented: a diagram of the areas of application of predictive analytics in HR business processes with examples of HR metrics. |
Keywords: | ПРОГНОЗИРОВАНИЕ БИЗНЕС-ПРОЦЕССЫ HR-АНАЛИТИКА ПРЕДИКТИВНАЯ АНАЛИТИКА HR-МЕТРИКИ FORECASTING BUSINESS PROCESSES HR-ANALYTICS PREDICTIVE ANALYTICS HR METRICS |
URI: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/125730 |
Conference name: | Весенние дни науки |
Conference date: | 20.04.2023–22.04.2023 |
ISBN: | 978-5-91256-595-3 |
Origin: | Весенние дни науки : сборник докладов Международной конференции студентов и молодых ученых. — Екатеринбург, 2023 |
Appears in Collections: | Конференции, семинары, сборники |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
978-5-91256-595-3_046.pdf | 474,83 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.