기계 학습을 통해 최적의 작업 공간 활용도 달성 피플카운팅 데이터입니다.
규범적 분석은 기계 학습 및 기타 기술을 사용하여 과거 데이터를 기반으로 향후 조치에 대한 권장 사항을 제공하는 고급 분석 유형입니다. 문맥 상에 피플카운팅 사무실에서 규범적 분석을 사용하여 공간 활용을 최적화하고, 과도하게 또는 충분히 활용되지 않는 영역을 식별하고, 사무실 레이아웃, 일정 또는 작업 공간의 효율성과 효과를 개선할 수 있는 기타 요인에 대한 변경 사항에 대한 권장 사항을 제공할 수 있습니다.
예를 들어, 분석하여 피플카운팅 시간이 지남에 따라 데이터를 통해 규범적 분석을 통해 직원의 사무실 공간 활용 추세를 파악하고 효율성을 개선하고 낭비를 줄일 수 있는 변경 사항을 제안할 수 있습니다. 여기에는 작업 공간의 효율성을 개선할 수 있는 사무실 레이아웃, 일정 또는 기타 요인에 대한 변경 사항에 대한 권장 사항이 포함될 수 있습니다.
규범적 분석은 또한 기업이 사무실 환경의 변화 또는 직원 생산성 및 만족도에 대한 기타 요인의 영향을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 고급 분석 기술을 사용하여 데이터의 패턴을 식별함으로써 규범적 분석은 기업이 작업 공간의 효율성을 개선하고 보다 생산적이고 효율적인 작업 환경을 만들 수 있는 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.
다음은 처방 분석을 사용하여 최적화하는 방법에 대한 몇 가지 예입니다. 피플카운팅 사무실 안에서:
- 과도하게 또는 충분히 활용되지 않은 공간 식별: 규범적 분석을 사용하여 분석할 수 있습니다. 피플카운팅 시간 경과에 따른 데이터를 통해 과도하게 또는 충분히 활용되지 않는 사무실 영역을 식별합니다. 기업은 공간이 어떻게 사용되고 있는지 이해함으로써 리소스를 할당하고 작업 공간을 최적화하는 방법에 대해 데이터 중심의 결정을 내릴 수 있습니다.
- 사무실 레이아웃 변경 권장: 데이터 분석을 기반으로 규범적 분석을 통해 직원 생산성과 만족도를 개선할 수 있는 사무실 레이아웃 변경에 대한 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 데이터에 직원들이 사무실의 서로 다른 영역 사이를 이동하는 데 너무 많은 시간을 소비하고 있는 것으로 나타나면 규범적 분석을 통해 이동 시간을 줄이고 효율성을 개선하기 위해 사무실 레이아웃을 변경하도록 권장할 수 있습니다.
- 스케줄링 최적화: 규범적 분석을 사용하여 분석할 수 있습니다. 피플카운팅 사무실 사용량이 가장 많은 시간과 적은 시간을 식별하기 위한 데이터입니다. 이러한 패턴을 중심으로 일정을 최적화함으로써 기업은 사무실이 효율적으로 사용되고 있는지 확인하고 회의, 이벤트 및 기타 활동 일정을 잡을 때 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
- 작업 공간 설계 개선: 규범적 분석을 사용하여 분석할 수도 있습니다. 피플카운팅 데이터를 직원 피드백 또는 환경 요인과 같은 다른 데이터 세트와 함께 사용하여 작업 공간 설계에 영향을 줄 수 있는 경향과 패턴을 식별합니다. 예를 들어, 직원들이 특정 유형의 환경에서 더 생산적이라는 데이터가 표시되면 규범적 분석은 직원 생산성과 만족도를 최적화하기 위해 작업 공간에 대한 변경을 권장할 수 있습니다.
이는 규범적 분석을 사용하여 최적화하는 방법에 대한 몇 가지 예일 뿐입니다. 피플카운팅 사무실 안에서. 고급 분석 기술을 사용하여 공간이 어떻게 사용되고 직원이 작업 공간과 어떻게 상호 작용하는지 이해함으로써 기업은 작업 공간의 효과와 효율성을 개선할 수 있는 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
