дровим агентствам функції, зв'язкові з прийомом співробітників на роботу, активно розвивається діяльність кадрових агентств з оперативної роботи з управління персоналом в організації. Проте стратегічні питання управління персоналом залишаються у віданні менеджменту організації.
Команда проекту має свій життєвий цикл, в якому можна виділити п'ять основних стадій: формування, срабативаемость, функціонування, реорганізацію, розформування.
При формуванні команди набираються фахівці підчас незнайомі один з одним, не працювали разом. Для їх ефективної спільної діяльності необхідний певний період, коли вони визначать відносини, адаптуються до умов роботи в команді, усвідомлюють себе єдиним цілим. На стадії формування відбувається знайомство членів команди один з одним і з проектом в цілому, формуються спільні цілі та цінності.
Період срабативаемості - це період початку спільної роботи, розвитку згуртованості групи, вирішальною колективну задачу. Зазвичай він характеризується підвищеним рівнем конфліктності, викликаним відмінністю в характерах фахівців, підходах, стилях і методах вирішення проблем. На цій стадії всередині команди йде процес виділення лідерів, визначаються ролі працівників та їх місце в команді.
Найбільш тривалої вважається робоча стадія, коли на основі сформованого командного почуття йде нормальний продуктивний процес роботи. Ця стадія характеризується максимальним розкриттям індивідуальних творчих здібностей, члени команди вчаться розуміти і враховувати інтереси один одного.
При зміні проекту, зміні структури управління проектом, завершенні окремих стадій проекту, заміні працівників у зв'язку з професійним невідповідністю запрошенням тимчасових фахівців та експертів і в інших випадках настає стадія реорганізації. Завдання менеджера на цій стадії полягає в організації адаптації нових членів команди до стилю і методів взаємин у команді, у становленні їх професійної ролі, визначенні обов'язків тощо.
При завершенні окремих стадій та/або всього проекту розформовуються відповідно окремі підрозділи та/або вся команда. При цьому можливі два варіанти подальших дій фахівців компанії. У першому випадку після закінчення проекту працівники повертаються у свої функціональні підрозділи організації. У другому випадку, якщо команда проекту формувалася не з співробітників даної організації, менеджер проекту стикається з проблемою подальшого працевлаштування працівників, які не мають можливості повернутися на колишнє місце роботи. Керівнику команди рекомендується проявляти увагу до подальшого працевлаштування фахівців у професійній сфері, надавати об'єктивні рекомендації членам проектної групи із зазначенням їх кваліфікації, знань, навичок та досвіду роботи.
Дерево прийняття рішень (також можуть назватися деревами класифікації або регресійний деревами) - використовується в галузі статистики та аналізу даних для прогнозних моделей. Структура дерева являє собою наступне: «листя» і «гілки». На ребрах («гілках») дерева рішення записані атрибути, від яких залежить цільова функція, в «листі» записані значення цільової функції, а в інших вузлах - атрибути, за якими розрізняються випадки. Щоб класифікувати новий випадок, треба спуститися по дереву до листа і видати відповідне значення. Подібні дерева рішень широко використовуються в інтелектуальному аналізі даних. Мета полягає в тому, щоб створити модель, яка пророкує значення цільової змінної на основі декількох змінних на вході.
Рис.4. Древо прийняття рішень
Кожен лист являє собою значення цільової змінної, зміненої в ході руху від кореня по листу. Кожен внутрішній вузол відповідає одній з вхідних змінних. Дерево може бути також «вивчено» поділом вихідних наборів змінних на підмножини, засновані на тестуванні значень атрибутів. Це процес, який повторюється на кожному з отриманих підмножин. Рекурсія завершується тоді, коли підмножина у вузлі має ті ж значення цільової змінної, таким чином, воно не додає цінності для прогнозів. Процес, що йде «згори донизу», індукція дерев рішень (TDIDT), є прикладом поглинаючого «жодного» алгоритму, і на сьогоднішній день є найбільш поширеною стратегією дерев рішень для даних, але це не єдина можлива стратегія. В інтелектуальному аналізі даних, дерева рішень можуть бути використані в якості математичних і обчислювальних методів, щоб допомогти описати, класифікувати й узагальнити набір даних, які можуть бути записані таким чином:
Залежна змінна Y є цільової змінної, яку необхідно проаналізувати, класифікувати й узагальнити. Вектор х складається з вхідних змінних,, і т. Д., Які використовуються для виконання цього завдання.
В аналізі рішень «дерево рішень» використовуються як візуальний і аналітичний інст...
