Skip to content
Publikuj i Dystrybuuj
Rozwiązania Wydawnicze
Rozwiązania Dystrybucyjne
Usługi biblioteczne
Dziedziny
Architektura i projektowanie
Bibliotekoznawstwo i bibliologia
Biznes i ekonomia
Chemia
Chemia przemysłowa
Filozofia
Fizyka
Historia
Informatyka
Inżynieria
Inżynieria materiałowa
Językoznawstwo i semiotyka
Kulturoznawstwo
Literatura
Matematyka
Medycyna
Muzyka
Nauki farmaceutyczne
Nauki klasyczne i starożytne studia bliskowschodnie
Nauki o Ziemi
Nauki o organizmach żywych
Nauki społeczne
Prawo
Sport i rekreacja
Studia judaistyczne
Sztuka
Teologia i religia
Zagadnienia ogólne
Publikacje
Czasopisma
Książki
Materiały konferencyjne
Wydawcy
Journal Matcher
Blog
Kontakt
Wyszukiwanie
Polski
English
Deutsch
Polski
Español
Français
Italiano
Koszyk
Home
Czasopisma
Proceedings of the International Conference on Applied Statistics
Tom 1 (2019): Zeszyt 1 (Październik 2019)
Otwarty dostęp
Voluntary employee attrition. Descriptive and predictive analysis
Raluca-Dana Căplescu
Raluca-Dana Căplescu
The Bucharest University of Economic Studies
Wyszukaj tego autora
Sciendo
|
Google Scholar
Căplescu, Raluca-Dana
,
Miruna Ilie
Miruna Ilie
The Bucharest University of Economic Studies
Wyszukaj tego autora
Sciendo
|
Google Scholar
Ilie, Miruna
oraz
Vasile Alecsandru Strat
Vasile Alecsandru Strat
The Bucharest University of Economic Studies
Wyszukaj tego autora
Sciendo
|
Google Scholar
Strat, Vasile Alecsandru
13 lut 2020
Proceedings of the International Conference on Applied Statistics
Tom 1 (2019): Zeszyt 1 (Październik 2019)
O artykule
Poprzedni artykuł
Następny artykuł
Abstrakt
Referencje
Autorzy
Artykuły w tym zeszycie
Podgląd
PDF
Zacytuj
Udostępnij
Pobierz okładkę
Data publikacji:
13 lut 2020
Zakres stron:
145 - 161
DOI:
https://doi.org/10.2478/icas-2019-0013
Słowa kluczowe
voluntary attrition analysis
,
employee attrition
,
human resources
,
predictive methods
,
descriptive methods
,
method comparison
© 2019 Raluca-Dana Căplescu et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 3.0 License.