#163 – Ứng dụng học máy trong phân tích dữ liệu quản trị nguồn nhân lực

Quản lý nguồn nhân lực là yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp phát triển bền vững. Tuy nhiên, một số doanh nghiệp gặp vấn đề với tỷ lệ nhân viên nghỉ việc cao, ảnh hưởng đến hiệu quả công việc và kinh doanh. Để giải quyết vấn đề này, nghiên cứu của tác giả Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh (UEH) đã phân tích dữ liệu nhân sự của IBM và áp dụng các mô hình máy học như Logistics Regression, K-Nearest Neighbors, Decision Tree, Support Vector Machine, Neural Network và Random Forest nhằm dự đoán nhân viên nghỉ việc. Kết quả từ nghiên cứu có thể giúp các tổ chức xây dựng chiến lược HRM hiệu quả hơn. Tìm hiểu ngay tại: [Podcast] Ứng dụng học máy trong phân tích dữ liệu quản trị nguồn nhân lực – Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh (UEH) Nhóm tác giả: TS. Thái Kim Phụng – Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh; ThS. Nguyễn Phát Đạt – Ngân hàng Quốc tế VIB; ThS. Nguyễn Văn Hồ – Trường Đại học Kinh tế – Luật, ĐHQG TPHCM. Biên tập: Nhóm Tác giả, Ban Truyền thông và Phát triển đối tác UEH Giọng đọc: Thanh Kiều Các kênh lan tỏa tri thức từ UEH: Website: https://future.ueh.edu.vn/  Kênh Youtube sách nói UEH: https://youtu.be/euH-DmjCPTc  Kênh Spotify UEH: https://go.ueh.edu.vn/spotifyueh    Kênh Linkedin UEH: https://go.ueh.edu.vn/linkedinueh    Kênh Tiktok UEH: https://www.tiktok.com/@ueh_official    #UEH #ResearchContributionForAll #LanToaTriThuc #UEHDaNganh #UEHBenVung #SDG8#SDG9