title: Database prototype development for employee performance data collection and its analysis via the fuzzy inference system
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Петров Никита Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Вяткина Мария Валерьевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Viatkina Mariia
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Забоев Михаил Валерьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Zaboev Mikhail Vаlerevich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:26:42Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:26:42Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 040933
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/13715
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Оценкой эффективности работы персонала сейчас занимаются практически в каждой крупной компании, так как эта оценка необходима для корректного распределения нагрузки между работниками, для принятия решений о повышении либо увольнении (либо направлении на дополнительное обучение) и т.д. Для этого проводится аналитика данных, собранных из баз. Однако критерии, в соответствии с которыми можно сказать эффективен человек или нет, порой не могут быть оценены численно и требуют оценки эксперта. Чтобы корректно оценить модель, состоящую частично из количественных оценок, частично из мнений экспертов, имеет смысл применять нечеткую логику, позволяющую выводить результат на основе многих критериев разного вида. В этой работе данный подход и был реализован. В ходе работы был создан прототип базы данных для сбора информации об эффективности работы сотрудников, а также разработана нечетко-логическая экспертная система, позволяющая на основе собранных данных и экспертных мнений вывести искомый результат эффективности.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Employee performance evaluation is now used by almost every large company, since this assessment is necessary for the correct distribution of workload among employees, for making decisions about raising or dismissal (or referring to additional training), etc. To do this, companies analyze the data collected from the databases. But the criteria according to which one person could be considered as an effective one or not, sometimes can not be estimated numerically and requires expert evaluation. In order to correctly evaluate a model consisting partly of quantitative estimates, partly of experts' opinions, it makes sense to use fuzzy logic that allows to output the result based on many criteria of different kinds (scales). In this work, mentioned approach was implemented. As a result of the work, a database prototype was created to collect information on the performance of employees, and a fuzzy-logical expert system was developed, which, based on the collected data and expert opinions, is able to derive the desired estimation of effectiveness.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нечеткая логика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: экспертная система
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: эффективность работы сотрудников
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: базы данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: fuzzy logic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: fuzzy inference system
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: employee performance
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: database
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Database prototype development for employee performance data collection and its analysis via the fuzzy inference system
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Разработка прототипа базы данных для сбора информации об эффективности работы сотрудников и её анализа с использованием системы нечеткого вывода
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Vyatkina_VKR_2018.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13715/1/Vyatkina_VKR_2018.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 3,28 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_nauchnogo_rukovoditelya_Vyatkina.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13715/2/reviewSV_Otzyv_nauchnogo_rukovoditelya_Vyatkina.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 563,88 kB
resources.filename: reviewSV_Recenziya_Vyatkina_2.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13715/3/reviewSV_Recenziya_Vyatkina_2.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 423,86 kB
resources.filename: reviewSV_Recenziya_bakalavry_BI_Vyatkina_Mariya.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13715/4/reviewSV_Recenziya_bakalavry_BI_Vyatkina_Mariya.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 423,86 kB
resources.filename: reviewSV_st001125_Zaboev_Mixail_Valerevich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13715/5/reviewSV_st001125_Zaboev_Mixail_Valerevich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 6,73 kB