Тип работы:
 Предмет:
 Язык работы:


ИННОВАЦИОННЫЙ МЕТОД ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ КАДРОВЫХ АГЕНТСТВ

Работа №45401

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

физика

Объем работы61
Год сдачи2018
Стоимость4270 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
282
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение 2
Глава I. Литературный обзор
§ 1.1. Основные показатели эффективности компании 4
§ 1.2. Организационные оценки эффективности компании 14
§ 1.3. Проблемы существующих методов подбора персонала в компании, отражающиеся на ее эффективности 18
Глава II. Теоретическая часть. Инновационный метод нейронных сетей
§ 2.1. Нейронные сети и их применение 24
§ 2.2. Оценка компетенций сотрудника компании с помощью нейронной сети 32
Глава III. Практическая часть. Анализ рынка, расчет экономической эффективности применения метода нейронных сетей для кадровых агентств
§ 3.1. Анализ основных проблем эффективного трудоустройства 40
§ 3.2. Экономическая эффективность применения метода нейронных сетей 43
Выводы
Литература


На сегодняшний день предприятия сталкиваются с беспрецедентными проблемами, влияющими на их эффективность. Глобализация, потребность в социальной ответственности, инновационные технологии и новое стратегическое мышление - всего лишь несколько аспектов, которые должны быть приняты во внимание в современной конкурентной экономике.
Для успешного функционирования любой компании нужны не только финансовые, сырьевые, материальные и информационные ресурсы, но и человеческие.
Успешность деятельности предприятия обеспечивает его персонал. В настоящее время все больше компаний осознают роль кадрового менеджмента как фактора процветания и прибыльности компании.
Эффективное управление персоналом требует материальных затрат. Но прежде чем вкладывать деньги, стоит спрогнозировать отдачу, узнать на сколько эффективно будут потрачены средства, вложенные в найм, обучение, мотивацию, оценку или адаптацию сотрудников.
Организационная оценка всегда была ключевым элементом дискуссии среди ученых, а также деловых людей. В то время как менеджеры стремятся к лучшим результатам, ученые ищут и разрабатывают наиболее продуктивные способы оценки эффективности организации.
Стимулирование организационной производительности всегда было приоритетом как в частном, так и в государственном секторах, поскольку оно напрямую связано с созданием стоимости объекта. Организация, стремящаяся к отличной производительности, должна быть эффективной.
Большинство организаций оценивают свою эффективность как достижение своей миссии, целей и видения. В то же время существует множество организаций, которые оценивают свою эффективность с той точки зрения, что связана с оптимальным использованием ресурсов для достижения желаемого результата.
Подбор кадров также является очень важным аспектом управления любой компании. При подборе персонала часто используются различные эффективные технологии подбора персонала для достижения необходимого результата.
Цель моей работы - повлиять на повышение эффективности работы кадровых агентств с помощью нового инновационного метода нейронных сетей.
Задачей является рассмотрение показателей эффективности деятельности предприятий, а также:
- анализ рынка кадровых агентств, проблем трудоустройства;
- изучение теоретических аспектов применения нейронной сети;
Основной задачей является рассмотрение метода нейронных сетей для подбора персонала, а именно для массового отбора резюме, а также расчёт экономической эффективности для работодателя от применения данного метода. Методы исследования - концептуальная работа, обзор научной литературы.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!
ДИПЛОМНЫЕ МАГИСТЕРСКИЕ ДИССЕРТАЦИИ
КУРСОВЫЕ СТАТЬИ ВКР

В ходе выполнения выпускной квалификационной работы был проведен анализ рынка кадровых агентств, изучены существующие методы подбора персонала, где были выявленные существенные недостатки первичного отбора резюме:
-ручная работа HR, которая может быть автоматизирована методом нейронных сетей;
-большие временные и денежные издержки компаний на обработку резюме.
В работе представлен подход, основанный на нейронных сетях, по правилам классификации ключевых параметров из баз данных.
Метод нейронных сетей состоит из двух основных этапов:
1) Построение и обучение сети для правильной классификации данных сотрудников из резюме по критериям, установленных с требуемой точностью;
2) Получение данных подходящих кандидатов через сеть с использованием BPNN (сети обратного распространения).
В будущем мы можем применить этот метод, чтобы выбрать достойных кандидатов для организации. Этот метод применим к системе обратной связи в любой организации. Искусственные нейронные сети предлагают качественные методы для бизнес- и экономических систем, которые традиционные количественные инструменты статистики и эконометрики не могут количественно оценить из-за сложности перевода систем в точные математические функции. Следовательно, использование нейронных сетей для первичного скрининга резюме является перспективной областью исследований, особенно учитывая готовность большой массы наборов данных и сообщаемую способность нейронных сетей к обнаружению и ассимилированию отношений между большим числом переменных.
В работе показаны преимущества внедрения нейронных сетей в процесс трудоустройства, рассчитана экономическая эффективность метода.



1. Армстронг М. Практика управления человеческими ресурсами: 8-е издание. перев. с англ./ М. Армстронг. - СПб. :Питер, 2012. 825 с.
2. Брукинг Э. Интеллектуальный капитал. - М.: Инфра-М, 2010. - 345с
3. Греченюк А.В., Греченюк О.Н. Сравнительный анализ российских и зарубежных подходов к анализу финансового состояния организации // Аудит и финансовый анализ. - М.: «ДСМ ПРЕСС», 2015. - №1. - С. 217¬223.
4. Калиева О. М., Лужнова Н. В., Дергунова М. И., Говорова М. С. Факторы, влияющие на экономическую эффективность деятельности предприятия // Инновационная экономика: материалы междунар. науч. конф. - Казань: Бук, 2014. - С. 93-96.
5. Интернет-журнал «Науковедение» ISSN 2223-5167 Показатели эффективности деятельности организации [Электронный ресурс] // URL:https://www.kom-dir.ru/article/1457-pokazateli-effektivnosti-deyatelnosti
6. Показатели эффективности деятельности организации: критерии и оценка
[Электронный ресурс] // URL: https://www.kom-dir.ru/article/1457-
pokazateli-effektivnosti-deyatelnosti
7. Герчикова И. Н. Менеджмент Герчикова И.Н. Менеджмент: Учебник. —4¬е изд., перераб. и доп. - М.: 2010.
8. American Management Association Global Study of Current Trends and Future Possibilities 2007-2017 [Электронный ресурс] //URL: https://www.amanet.org/images/hri-agility06.pdf
9. [Электронный ресурс] //URL:https://www.kom-dir.ru/article/1457-pokazateli- effektivnosti-deyatelnosti
10. Статистика рынка 2017. [Электронный ресурс] // URL: https: //kazan. hh. ru/article/307104
11. Методическое обеспечение управления человеческими ресурсами / Кулькова И. А., Воробьева Н. В., Плутова М. И., Пеша А. В., Пяткова О. А., Камарова Т. А., Рагозина А. Ю., Силаенкова В. В. / Под редакцией доктора экономических наук, профессора И. А. Кульковой.
12.Чуланова О.Л. Инновации в организации трудовой деятельности и управлении персоналом: стаффселекшн как эффективная технология подбора и отбора персонала // Инновационная парадигма устойчивого развития науки. Теория и практика Сборник научных статей по итогам международной научно-практической конференции. Санкт-
Петербургского Центра Системного Анализа. - 2016. - С. 150-153.
13. ENCARTA, 2012, Microsoft Corporation web based human resource
management system (WBHRMS),H.N.D Project Report, Mathematics, Statistics and Computer Science Department
14. KOZMA, R., SAKUMA, M., YOKOYAMA, Y. and KITAMURA, M., 1996, On the Accuracy of Mapping by Neural Networks Trained by Back porpagation with Forgetting., Neurocomputing, Vol. 13, No. 2-4, pp. 295311.
15. Кураян К.А. Совершенствование системы подбора и отбора персонала организации как фактор повышения её эффективности // Актуальные проблемы повышения эффективности государственной власти и управления в современной России сборник трудов молодых ученых: студентов, бакалавров, магистрантов и аспирантов ЮРИУ РАНХиГС. -
2016. - С. 70-74.
16. Полиномиальная множественная регрессия [Электронный ресурс] // URL: http://statsoft.ru/home/textbook/advisor/advans29.html
17. VACH, W., 1996, Neural networks and logistic regression: Part I, Computational Statistics and Data Analysis, 21, pp. 661-682.
18. Ряснова В.А., Гахова Н.Н. Задача моделирования процесса подбора персонала // Инновации в технологиях и образовании Сборник статей по материалам международной научно-практической конференции. - 2017. - С. 14-17.
19. [Электронный ресурс] //URE:http://hrm.ru/ehffektivnost-ispolzovanija- razlichnykh-metodov-pri-otbore-personala
20. [Электронный ресурс] //URL:https://kazan.hh.ru/article/505218
21. [Электронный ресурс] //URL: http: //center-yf.ru/data/Kadroviku/rynok-truda-
2017. php
22. Сафронова А.В., Бабченкова Д.Р. Опыт российских и зарубежных предприятий по подбору, отбору и найму персонала // Современные тенденции развития науки и технологий. - 2015. - Т. 8. - № 8. - С. 103¬105.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ
.