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使用机器学习的员工促进-IJRPR
机器学习已成为努力通过减少人类偏见和主观性来增强决策过程的现代组织的基石。该项目深入研究了机器学习技术以完善员工促进决策的应用，旨在提高公平，透明度和效率[1]。该研究重点是利用决策树算法和幼稚的贝叶斯分类器，两种强大的机器学习方法，以根据历史数据来预测员工的促进。通过实施这些机器学习模型，该项目试图证明数据驱动的方法如何改变传统的人力资源实践。主要目标是对与员工促进的机器学习相关的方法，收益和潜在挑战进行全面理解。此外，该项目强调在人力资源管理中利用此类技术时所需的道德考虑，以确保数据使用既负责和公平。该项目的范围包括几个关键阶段，从数据收集和预处理开始。这涉及清洁数据，处理缺失值以及编码分类功能以准备模型培训。然后，该项目将评估不同的模型，以确定预测促销的最有效模型。最后，所选模型将集成到用户友好的烧瓶Web应用程序中，使人力资源人员能够输入员工详细信息并接收实时促销预测。此集成旨在简化促销过程，提高组织效率和决策透明度。Cherri Technologies是一家位于印度本迪克里的领先IT公司，在钦奈和法国设有其他办事处。成立于2007年3月，Cherri Technologies在提供顶级IT服务方面享有声誉，包括数字营销，Web和移动应用程序开发，实时流媒体和CRM/ERP解决方案。以客户为中心的方法和由高技能专业人士组成的团队，该公司致力于通过创新的技术解决方案赋予企业能力。该项目与Cherri Technologies的使命相吻合，旨在提供满足各个行业不断发展的需求的高级软件解决方案。通过利用其在软件开发，数据分析和安全解决方案方面的专业知识，Cherri Technologies旨在为员工促销提供强大而有效的机器学习模型。这项倡议不仅展示了公司的技术实力，而且还强调了其致力于促进公平有效的工作场所实践的承诺。
人工智能营销对创造数据的适用性研究——
（自治区），本地治里。摘要本研究考察了 Cherri Technologies（本地治里）在制定数据驱动营销策略时使用人工智能 (AI) 的情况。采用描述性研究方法，通过结构化问卷收集 103 名参与者的数据。使用各种统计工具（如卡方、方差分析、回归分析和相关性）来分析数据。结果表明，人工智能的整合与营销策略的增强之间存在密切联系，特别是在提高效率、个性化和客户参与度方面。尽管人工智能具有优势，但高实施成本、道德问题和数据隐私问题等障碍仍然阻碍着它的全面采用。研究结果为利用人工智能制定创新营销策略提供了宝贵的见解，同时也解决了所涉及的挑战。该研究强调了持续适应、道德考虑和进一步研究人工智能驱动的营销实践的必要性。关键词：人工智能 (AI)、数据驱动、个性化、数字营销策略。 1. 引言 人工智能 (AI) 是 21 世纪最具革命性的技术突破之一。AI 指的是机器执行通常需要人类智能才能完成的任务的能力，例如学习、推理、解决问题、理解自然语言和感知环境。AI 的发展正在改变行业、塑造商业战略并推动各领域的创新。AI 是计算机科学的一个分支，专注于开发能够复制类似人类的智能和行为的系统。它包括各种技术和技巧，旨在使机器能够处理数据、从中学习并在最少的人为输入下做出决策。 目标 • 确定公司的人工智能挑战。• 分析人工智能对营销效率的影响。