Modeling and validating correlation structures via Independent Component Analysis
通过独立成分分析建模和验证相关结构
基本信息
- 批准号:493275-2016
- 负责人:
- 金额:$ 1.27万
- 依托单位:
- 依托单位国家:加拿大
- 项目类别:Engage Grants Program
- 财政年份:2016
- 资助国家:加拿大
- 起止时间:2016-01-01 至 2017-12-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Team-centered productivity issues affect businesses in every industry, interfering with their efficiency. Studies have shown that, in the United States alone, lost productivity costs amount to $550 billion per year, while in Canada, labor productivity growth is even slower than in the United States. VIVO collects survey data from their clients to calculate 6 key indicators for team productivity, and designs team-centered strategies to reduce lost productivity costs. The main goal of this project is to determine the best choice of key indicators to be targeted in order to improve the client's business efficiency. To achieve this objective it is important to understand the correlation structure between the key variables currently being computed, how this structure may change over time within a team, a company, and across different industries, etc. and also their relationship with the leadership gap. This knowledge will help the company forecast what changes in key indicators can be expected when the value of one of them is changed, and will result in clients receiving more informed diagnostics and more efficient and targeted interventions.
以团队为中心的生产力问题影响着每个行业的企业,影响着它们的效率。研究表明,仅在美国,每年损失的生产力成本就高达5500亿美元,而在加拿大,劳动生产率的增长甚至比美国还要慢。VIVO收集客户的调查数据,计算出团队生产力的6个关键指标,并设计以团队为中心的策略,以减少生产力成本的损失。该项目的主要目标是确定关键指标的最佳选择,以提高客户的业务效率。为了实现这一目标,重要的是要了解当前正在计算的关键变量之间的相关结构,这种结构在团队,公司和不同行业中如何随时间变化,以及它们与领导力差距的关系。这些知识将帮助公司预测当其中一个指标的值发生变化时关键指标的变化,并使客户获得更明智的诊断和更有效、更有针对性的干预措施。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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SalibianBarrera, Matias其他文献
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