Задачи классификации управления организацией

• Published in: Современные информационные технологии и IT-образование Vol. 17; no. 1
• Main Authors: Магеррамов, И.М., Акперов, Г.И., Бочаров, А.А., Гребенюк, Е.В., Чеботков, Д.В.
• Format: Journal Article
• Language: Russian
• Published: 15.04.2021
• ISSN: 2411-1473
• DOI: 10.25559/SITITO.17.202101.725

В статье рассматриваются вопросы классификации сущностей при принятии решений в коммерческих организациях, а также предлагается алгоритм и инструментарий для проведения анализа эффективности сотрудников в разрезе обработки клиентских обращений. Алгоритм основан на многопараметрической оптимизации исходного набора данных по нечетким векторам требований. В качестве инструментов используются возможности языков Python (библиотеки TKinter, matplotlib, openpyxl), PHP (обработка данных и их классификация с помощью серверных методов на Yii 2.0), а также SQL (запросы к базе данных корпоративной CRM системы). Представлены методы, виды запросов, обработки массивов, программный код. Для визуализации данных применяются Excel и Power BI. Они позволяют строить разные виды диаграмм и графиков, что реализует наглядное представление как промежуточных, так и итоговых результатов. Инструмент Power BI позволяет получать вывод в удобном JSON-формате. В качестве методической базы используется аппарат нечеткой логики (функции принадлежности, их аргументы и коэффициенты). Используются парадигмы функционального и объектно-ориентированного программирования. В результате формируется набор данных для классификации персонала и принятия решений по каждому сотруднику. Таким образом, предложенная классификация позволяет рационально выстраивать кадровую политику, оптимально распределять нагрузку, и улучшить операционное управление. In the article are considered entities classification issues for the purposes of decision-making in commercial companies and also there are offered algorithm and tools for employees efficiency analysis conducting in the context of clients’ requests processing. The algorithm is based on multiparameter optimization of the initial dataset by fuzzy requirements vectors. As tools there areused Python (TKinter, matplotlib and openpyxl libraries) PHP (data processing and classification via server methods based on Yii 2.0) and also SQL (corporate CRM database queries) languages abilities. Methods, types of requests, processing arrays, program code are presented. Excel and Power BI tools are used to visualize data. They allow you to build different types of charts and graphs. This provides a visual representation of both intermediate and final results. The Power BI tool allows you to receive output in a convenient JSON format. The methodological base, used in this work, is the fuzzy logics terms (membership functions, their arguments and coefficients). Also, there are used functional and object-oriented programming paradigms. As a result of the operation of the algorithm, a set of data is formed for the classification of personnel and decision-making for each of the employees. Thus, the proposed classification allows you to rationally build a personnel policy, optimally distribute the workload, and improve operational management.