| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2021-03-01 |
| タイトル |
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タイトル |
機械学習を用いた所属メンバー入れ替え数による組織のパフォーマンス変化の分析 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Analysis of changes in organizational performance due to the number of members replaced using machine learning |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
若手の会 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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名古屋工業大学 |
| 著者所属 |
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中部大学 |
| 著者所属 |
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名古屋工業大学 |
| 著者所属 |
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名古屋工業大学 |
| 著者所属 |
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名古屋工業大学 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nagoya Institute of Technology Uniersity |
| 著者所属(英) |
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en |
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Chubu Uniersity |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nagoya Institute of Technology Uniersity |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nagoya Institute of Technology Uniersity |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nagoya Institute of Technology Uniersity |
| 著者名 |
足利, 太嘉
松井, 藤五郎
武藤, 敦子
森山, 甲一
犬塚, 信博
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
本稿では，近年盛んに行われているデータマイニングの中でも所属先の変化に伴う組織の成績に着目し，分析を行った．所属先の変化に関係がある，加入者数，継続者数，脱退者数を用いることで組織の成績にどのくらいの影響があるのか，有効であるかをロジスティック回帰を用いて MLB の前年度のチーム成績から次年度の成績の予測を行い，加入者数，継続者数，脱退者数の有効性を示すことに成功した．また所属先の変化に個人成績のを考慮した変数を用いることでの予測精度の向上を試みた． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11253943 |
| 書誌情報 |
研究報告情報システムと社会環境（IS）
巻 2021-IS-155,
号 6,
p. 1-8,
発行日 2021-03-01
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8809 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-IS21155006.pdf (929.1 kB)
