پیش‌بینی هوشمند تعداد نیروی انسانی در سازمان با رویکرد داده کاوی

زمینه و هدف: در سال‌های اخیر، سازمان‌ها به طور فزاینده‌ای بر بهینه‌سازی مدیریت منابع انسانی تمرکز کرده‌اند و متوجه شده‌اند که موفقیت آن‌ها به جذب، نگهداری و به‌کارگیری موثر استعدادها بستگی دارد. داده‌کاوی، که الگوهای ارزشمندی را از مجموعه داده‌های بزرگ استخراج می‌کند، نقش مهمی در این فرآیند دارد. این مطالعه به منظور پیش‌بینی نیازهای نیروی انسانی با استفاده از رویکرد جدیدی که شبکه‌های عصبی را با الگوریتم بهینه‌سازی نهنگ (woa) و شبیه‌سازی تبریدی (sa) ترکیب می‌کند، انجام شده است.روش‌شناسی: این تحقیق، که بر اساس مجموعه‌ داده‌ای شامل 30,000 رکورد انجام شده، از نوع کاربردی و کمی است. روش پیشنهادی، قابلیت‌های شناسایی الگوهای شبکه‌های عصبی را با نقاط قوت بهینه‌سازی woa و sa ترکیب می‌کند. این مدل ترکیبی به منظور بهبود دقت و کارایی در پیش‌بینی نیازهای نیروی انسانی طراحی شده است.یافته‌ها: مدل ترکیبی به طور قابل توجهی دقت پیش‌بینی، کارایی و استحکام را نسبت به روش‌های سنتی بهبود داد. یافته‌ها نشان می‌دهند که این رویکرد ابزاری قدرتمند برای برنامه‌ریزی منابع انسانی است و به سازمان‌ها راهی قابل اعتمادتر برای پیش‌بینی نیازهای نیروی کار و تصمیم‌گیری‌های استراتژیک ارائه می‌دهد.نتیجه‌گیری: این مطالعه بر اهمیت تکنیک‌های پیشرفته داده‌کاوی در بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری مرتبط با منابع انسانی تاکید دارد. روش پیشنهادی نه تنها تخصیص نیروی کار را بهینه می‌کند بلکه با اطمینان از اینکه افراد مناسب در نقش‌های مناسب قرار دارند، به موفقیت سازمان نیز کمک می‌کند. تحقیقات آینده می‌توانند کاربرد این روش را در صنایع مختلف بررسی کنند تا اثربخشی آن بیشتر تایید شود.

intelligent prediction of human resource requirements in organizations: a data mining approach

objective: data mining plays a crucial role in optimizing human resource management by uncovering valuable patterns from large datasets. this study aims to predict human resource requirements using a novel approach that combines neural networks with the whale optimization algorithm (woa) and simulated annealing (sa).method: this applied, quantitative research analyzed a dataset of 30,000 records. the proposed method integrates neural networks' pattern recognition capabilities with woa and sa's optimization strengths to enhance the accuracy and efficiency of human resource needs prediction. the hybrid model was designed to address limitations in traditional forecasting methods.findings: the hybrid model demonstrated significant improvements over traditional methods, achieving a 15% increase in prediction accuracy and a 20% reduction in computational time. it also showed enhanced robustness when tested with varied input parameters, maintaining consistent performance across different scenarios.conclusion: this study underscores the potential of advanced data mining techniques in enhancing human resource planning. the proposed method offers organizations a more reliable tool for forecasting staffing needs and making strategic decisions. future research should explore its applicability across various industries and investigate its potential for real-time workforce optimization. additionally, integrating this model with existing hr systems could provide a comprehensive solution for dynamic workforce management.