ВИКОРИСТАННЯ АЛГОРИТМІВ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ ДЛЯ СЕГМЕНТАЦІЇ ПЕРСОНАЛУ КОМПАНІЇ - БОЙКО, БОГДАН; ПРОЦИК, ІРИНА (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2024)
У цьому дослідженні детально розглянуто важливість та потенціал застосування алгоритмів кластеризації в контексті управління людськими ресурсами. Відзначено, що сегментація персоналу є стратегічною складовою для компаній будь-якого розміру та галузі діяльності, оскільки вона дозволяє ефективніше адаптувати стратегії управління до потреб і характеристик різних груп працівників. Підкреслено, що алгоритми кластеризації можуть автоматизувати процес сегментації, забезпечуючи об’єктивні та консистентні результати. Детально описано різні типи алгоритмів кластеризації, включаючи їх принципи роботи та особливості застосування в контексті управління персоналом. Зокрема, висвітлено, як кластеризація може базуватися на різних критеріях, таких як навички, професійний досвід, мотивація та інші, і як ці кластери можуть бути використані для вдосконалення процесів найму, планування кар’єрного росту, оцінки продуктивності та розвитку персоналу. Також надано приклади успішних випадків впровадження алгоритмів кластеризації в практиці управління людськими ресурсами, що демонструють їхній позитивний вплив на ефективність та стратегічний розвиток компаній. Нарешті, наголошено на необхідності подальших досліджень у цій області з метою вдосконалення методологій сегментації персоналу та розширення їхнього застосування в різних сферах бізнесу. У цьому дослідженні було проведено кластерний аналіз датасету з маркетинговими даними, використовуючи три різні методи кластеризації: к-середніх, DBSCAN та агломеративну кластеризацію. Результати оцінки показали, що DBSCAN продемонстрував найкращі результати як з повним, так і зі зменшеним датасетом, що свідчить про його ефективність у виявленні густозаповнених кластерів з нерегулярним розподілом точок. Натомість метод к-середніх виявився менш ефективним для даних з нерегулярним розподілом та викидами. Агломеративна кластеризація показала помірні результати, проте виявилася вразливою до викидів та вимагає значних обчислювальних ресурсів. Загалом, проведене дослідження дозволяє зробити висновок про ефективність різних методів кластеризації у виявленні структури даних у маркетингових дослідженнях.