Application de l'exploration de données
pour améliorer le rendement de l'évaluation
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Le système d'évaluation ne fonctionne pas bien, surtout dans les pays tiers. En fait, cela se produit aussi dans la première nation. Lorsque j'ai travaillé comme consultant qualité dans des entreprises libyennes, j'ai reçu de nombreuses plaintes de la part des travailleurs qui travaillent dans une situation difficile. La direction a calculé leur salaire en fonction de la quantité de produits, ce qui n'est pas toujours le cas. De nombreuses recherches et études ont parlé de la performance de l'évaluation, mais la plupart des documents ne se rapprochaient pas de la véritable évaluat...
Le système d'évaluation ne fonctionne pas bien, surtout dans les pays tiers. En fait, cela se produit aussi dans la première nation. Lorsque j'ai travaillé comme consultant qualité dans des entreprises libyennes, j'ai reçu de nombreuses plaintes de la part des travailleurs qui travaillent dans une situation difficile. La direction a calculé leur salaire en fonction de la quantité de produits, ce qui n'est pas toujours le cas. De nombreuses recherches et études ont parlé de la performance de l'évaluation, mais la plupart des documents ne se rapprochaient pas de la véritable évaluation. Dans ce livre, nous avons présenté différentes techniques d'exploration de données, puis ces techniques ont travaillé ensemble pour prédire un résultat. En appliquant ce résultat, les plaintes des travailleurs ont diminué de 15% en sept mois. L'étude n'a ignoré aucun attribut, les attributs manipulés dans les algorithmes du data mining pour extraire les connaissances importantes sur la performance de l'évaluation pour les travailleurs en entreprise libyenne.
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