MODEL AND ASSESSMENT ALGORITHMS OF THE PROFESSIONAL ACTIVITY EFFICIENCY OF EMPLOYEES ON THE BASIS OF THE INFORMATION SYSTEM OF JSC PUBLISHING HOUSE “NOVOSTI UGRY”

The article is devoted to the development of models and assessment algorithms of the employees' professional activity efficiency on the basis of the information system of the publishing house "Novosti Ugry". The process of setting and monitoring the tasks of the internal corporate website is developed. The "task" object is defined by the key fields: "Task type", "Difficulty level", "Deadline", "Responsible". An algorithm for calculating and analyzing the efficiency for the completed task is obtained. Based on the statistical material of the activities of the two departments of the organization, a model for calculating the employee's efficiency index is constructed. The dependent variable in the ordinal regression equation is the "Premium" - the value of the actual accrual of the premium to the employee in the organization. Covariates are variables "Complexity", "Outrunning", "Evaluation", "Labor activity index". In the package of statistical processing of information, threshold values for the calculated bonus figure and the size of the premium in percentage correlation are determined. The algorithm of decision support system based on the maximum frequency of the attribute values "Task type" and "Level of difficulty" of all tasks performed by the employee as successfully as possible in a month is presented. The developed model and algorithm were tested on the basis of the internal corporate site of the publishing house "Novosti Ugry".

порядковая логистическая регрессия, индекс эффективности сотрудника, индекс текущей деятельности, оценка персонала, система поддержки принятия решений, экспертная оценка, информационная система, ordinal logistic regression, employee efficiency index, current activity index, personnel assessment, decision support system, expert evaluation, information system

1. Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. СПб. : ДиаСофтЮП, 2005. 608 с.

2. Федоров Д. А. Модели и алгоритмы диагностики атеросклероза артерий нижних конечностей // Вестник. кибернетики. 2015. № 4. С. 135-141.

3. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М. : Вильямс, 2007. 912 с.

4. Айвазян С. А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: основы моделирования и первичная обработка данных : справ. изд. М. : Финансы и статистика, 1983. 471 с.

5. Микшина В. С., Острейковский В. А., Федоров Д. А. Математическая модель выбора способа лечения облитерирующего атеросклероза на основе логистической регрессии // Инновации на основе информационных и коммуникационных технологий : материалы Международ. науч.-практ. конф.; науч. ред. А. Н. Тихонов. М. : Изд-во МИЭМ НИУ ВШЭ, 2013. С. 565-573.

6. Радченко С. Г. Устойчивые методы оценивания статистических моделей : моногр. Киев : Санспарель, 2005. 504 с.

7. ШестееваТ. В., Елисеева И. И., Курышева С. В. Эконометрика. М. : Финансы и статистика, 2005. 449 с.

8. Басыров-Попов Р. И. 1С-Битрикс. Корпоративный портал. Повышение эффективности компании. СПб. : Питер, 2012. 416 с.

9. Бернстейн А. Справочник статистических решений. М. : Статистика, 1968. 162 с.