2026 рік

Permanent URI for this community

https://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/54857

Browse

Browsing 2026 рік by Author "Bohatchyk, Liudmyla"

Now showing 1 - 1 of 1
  • No Thumbnail Available
    Item
    Кореляційно-регресійний аналіз HR-показників у системах підтримки управлінських рішень
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2026) Кобець, Дмитро Леонтійович; Kobets, Dmytro; Богатчик, Людмила Анатоліївна; Bohatchyk, Liudmyla
    У сучасних організаціях швидко накопичуються величезні масиви даних, пов’язаних із HR-процесами, проте для ухвалення обґрунтованих управлінських рішень недостатньо лише їх систематизації — необхідним є виявлення взаємозв’язків між показниками та оцінка їх впливу на ефективність кадрової політики. У вітчизняному бізнесі практично відсутні реальні практики використання кореляційно-регресійного аналізу HR-показників, відчувається нестача чітких методологічних процедур його застосування. Мета дослідження — розкрити можливості застосування кореляційно-регресійного аналізу HR-показників у системах підтримки управлінських рішень для виявлення ключових чинників впливу на ефективність персоналу. У дослідженні використано метод систематизації наукових джерел для узагальнення теоретичних засад застосування кореляційно-регресійного аналізу в HR-сфері, метод класифікації для диференціації HR-показників на залежні та незалежні змінні, метод узагальнення для формулювання теоретичної моделі, метод моделювання для побудови схем інтеграції результатів аналізу у системи підтримки управлінських рішень, графічний метод для візуалізації моделі. Систематизовано залежні та незалежні HR-показники для проведення кореляційно-регресійного аналізу: рівень утримання працівників, продуктивність, ефективність найму, внутрішня мобільність кадрів, залученість та задоволеність персоналу, а також чинники впливу на них (матеріальна винагорода, навчання, корпоративна культура, робоче навантаження тощо). Визначено галузеву специфіку застосування різних показників для ІТ-компаній, виробничого сектору, торгівлі, банківської сфери, корпоративних компаній. Запропоновано теоретичну модель універсального застосування кореляційно-регресійного аналізу HR-показників, яка включає п’ять послідовних етапів: розрахунок і диференціацію показників на залежні та незалежні; проведення статистичного аналізу з розрахунком коефіцієнтів кореляції та побудовою регресійних моделей; оцінку впливу аналізованих показників на кадрову політику й діяльність компанії; галузеву адаптацію отриманих даних під специфіку організації; ухвалення статистично обґрунтованих управлінських рішень. Розкрито форми інтеграції результатів кореляційно-регресійного аналізу у практику управління персоналом: аналітичні звіти, сценарні моделі прогнозування, рекомендації щодо оптимізації HR-процесів, інформаційно-аналітичні панелі для візуалізації даних. Обґрунтовано можливості поєднання кореляційно-регресійного аналізу з технологіями штучного інтелекту для створення прогностичних моделей розвитку HR-процесів. Практичне значення результатів дослідження полягає у можливості їх застосування для статистичного обґрунтування управлінських рішень щодо оптимізації програм навчання персоналу, корекції систем мотивації, планування чисельності, стратегічного управління талантами та зниження ризиків плинності кадрів. Modern organizations rapidly accumulate massive data arrays related to HR processes, but making informed managerial decisions requires more than systematization — it necessitates identifying relationships between indicators and assessing their impact on personnel policy effectiveness. Domestic business virtually lacks real practices of using correlation and regression analysis of HR indicators, and there is a shortage of clear methodological procedures for its application. The research objective is to reveal the possibilities of applying correlation and regression analysis of HR indicators in management decision support systems to identify key factors influencing personnel effectiveness. The study employs the method of systematizing scientific sources to generalize theoretical foundations of correlation and regression analysis in HR, the classification method to differentiate HR indicators into dependent and independent variables, the generalization method to formulate a theoretical model, the modeling method to construct schemes for integrating analysis results into decision support systems, and the graphical method for model visualization. The study systematizes dependent and independent HR indicators for correlation and regression analysis: employee retention rate, productivity, recruitment efficiency, internal staff mobility, engagement and satisfaction, as well as influencing factors (compensation, training, corporate culture, workload, etc.). Industry-specific applications of different indicators are identified for IT companies, manufacturing sector, trade, banking, and corporate companies. A theoretical model for universal application of correlation and regression analysis of HR indicators is proposed, including five sequential stages: calculation and differentiation of indicators into dependent and independent; statistical analysis with correlation coefficient calculation and regression model construction; assessment of analyzed indicators’ impact on personnel policy and company performance; industry adaptation of obtained data to organizational specifics; adoption of statistically substantiated managerial decisions. Forms of integrating correlation and regression analysis results into personnel management practice are revealed: analytical reports, scenario forecasting models, recommendations for HR process optimization, and information-analytical dashboards for data visualization. The possibilities of combining correlation and regression analysis with artificial intelligence technologies to create predictive models of HR process development are substantiated. The practical significance of research results lies in their applicability for statistical substantiation of managerial decisions on optimizing personnel training programs, adjusting motivation systems, workforce planning, strategic talent management, and reducing staff turnover risks.