Noslēguma darbu reģistrs
  
Studiju darba apraksts
Studiju veids bakalaura akadēmiskās studijas
Studiju programmas nosaukums Datorzinātne un organizāciju tehnoloģijas
Nosaukums Kas visvairāk ietekmē darbinieku apmierinātību ar darbu: mašīnmācīšanās pieeja
Nosaukums angļu valodā What Influences Employee Job Satisfaction the Most: Machine Learning Approach
Struktūrvienība 01B00 Rīgas Biznesa skola
Darba vadītājs Inese Muzikante
Recenzents Anita Gaile
Anotācija Uzņēmuma efektivitāte lielā mērā ir atkarīga no darbinieku apmierinātības līmeņa, kas ietekmē viņu produktivitāti, motivāciju un spēju sasniegt uzņēmuma mērķus. Uzņēmumam ir svarīgi identificēt faktorus, kas ietekmē darbinieku apmierinātību ar darbu, vērtīgo darbinieku noturēšanai un vispārējas darbinieku produktivitātes uzlabošanai. Pētījuma mērķis ir noteikt faktorus, kuriem ir vislielākā ietekme uz darbinieku apmierinātību ar darbu, izmantojot mašīnmācīšanās pieeju. Dati tika apkopoti, aptaujājot 128 respondentus un izskatot deviņus faktorus, kas varētu ietekmēt viņu apmierinātību ar darbu. Datu analīzei tika izmantoti trīs mašīnmācīšanās algoritmi un trīs faktoru svarīguma noteikšanas metodes. Rezultāti liecina, ka “Darba Raksturs” un “Paaugstinājums Amatā” faktoriem ir vislielākā ietekme uz darbinieku apmierinātību ar darbu, savukārt atalgojumam tika konstatēta salīdzinoši neliela nozīme. Darba rezultāti ir noderīgi uzņēmumiem, kuru mērķis ir labāko darbinieku noturēšana un kopējās produktivitātes uzlabošana. Galveno darba apmierinātības faktoru noteikšana palīdzēs stratēģiju izstrādē labākas darba vides radīšanai. Pētījumam piemīt daži ierobežojumi. Datu iegūšanai, tika aptaujāta neliela cilvēku grupa, tādēļ rezultāti var būt nereprezentatīvi visiem gadījumiem. Pētījums tika vērsts uz konkrētu nozari, tāpēc rezultāti var nebūt vispārināmi citām sfērām. Pētījumā tika izmantoti tikai trīs mašīnmācīšanās algoritmi un trīs iezīmju svarīguma noteikšanas metodes, un netika izmēģināti citi algoritmi vai metodes, kas varētu radīt atšķirīgus rezultātus. Turpmākajiem pētījumiem būtu lietderīgi atkārtot pētījumu citās nozarēs un ar lielāku aptaujāto darbinieku skaitu, lai palielinātu rezultātu precizitāti un izmantošanas iespēju ārpus darbā pētītās uzņēmuma nozares. Ieteicams izmantot papildus algoritmus un metodes arī lai nodrošinātu, ka to atklājumi ir precīzi un vispārināmi. Pētījuma rezultāti atklāj, kā mašinmācīšanās izmantošana ir iespējama darba apmierinātības ietekmējošo faktoru identificēšanai. Ņemot vērā rezultātus, uzņēmumi varēs uzlabot darba apstākļus, paaugstināt darbinieku motivāciju un produktivitāti. Diplomdarbs ir uzrakstīts angļu valodā, tā apjoms ir 59 lapaspuses, tajā ir iekļautas 13 figūras, trīs tabulas, un 41 literatūras avoti. Atslēgvārdi: apmierinātība ar darbu, nosakošie faktori, mašīnmācīšanāslietojumi, iezīmju nozīme
Atslēgas vārdi apmierinātība ar darbu, nosakošie faktori, mašīnmācīšanāslietojumi, iezīmju nozīme
Atslēgas vārdi angļu valodā job satisfaction, predictors, machine learning applications, feature importance methods
Valoda eng
Gads 2023
Darba augšupielādes datums un laiks 14.04.2023 20:58:01