Tink derom: De algoritmebeskriuwingen yn it Frysk binne automatysk oerset. Hjir kinne flaters yn sitte. Foar de orizjinele beskriuwingen geane jo nei de Nederlânske ferzje fan it Algoritmeregister.
Jeugdsoarch Forecast Model
- Publicatiecategorie
- Oare algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn ûntwikkeling
Algemene ynformaasje
Tema
Begjindatum
Kontaktgegevens
Ferantwurde gebrûk
Doel en impact
It model jout in skatting fan kliïntnûmers as it belied net feroaret. Dizze ynformaasje kin brûkt wurde om in beliedswiziging yn 'e tiid troch te fieren om te betiid ûngewoane hege/lege kliïntoantallen (yn spesifike foarmen fan jeugdsoarch) oan te passen. De ynfloed fan it algoritme op boargers is leech. Der wurde gjin persoanlike gegevens brûkt, allinnich aggregearre klantnûmers op it nivo fan de hiele stêd (gjin ferdieling nei wyk/buert bygelyks). Dit model hat gjin beslissende rol yn de beslútfoarming oangeande belied, it jout allinnich ynsjoch neist oare boarnen fan kwalitative en kwantitative ynformaasje.
Afwagings
It model kin in goede skatting meitsje fan de ferwachte klantnûmers, wylst oare boarnen faak allinnich ynsjoch jouwe yn it no/ferline.
Minskele tuskenkomst
It algoritme jout gjin oardiel of advys. It jout ynsjoch dat brûkt wurde kin neist oare ynsjoch (lykas rapporten oer aktuele en histoaryske klantnûmers). It algoritme jout in skatting fan 'e wierskynlike krektens fan' e prognose, wêrtroch jo kinne kieze om prognosen te negearjen mei in grutte flatermarge.
Risikobehear
Wettlike basis
Jeugdwet
Wurking
Gegevens
Allinnich aggregearre klantgegevens fan de gemeentlike soarchadministraasje
Technyske wurking
Dit is in berekkeningsmodel dat autoregressive techniken brûkt. Dit betsjut dat klantnûmers folslein foarsein wurde op basis fan fluktuaasjes en trends yn dizze gegevens út it ferline. Dus gjin oare gegevens wurde brûkt foar foarsizzing. De spesifike brûkte techniken binne ARIMA en eksponinsjele glêd (Holt-Winters).
De prestaasjes fan it model wurde berekkene op basis fan syn foarsizzing fan 'e ôfrûne 2 kwartalen. Dizze kertieren wurde út 'e trainingsset ferlitten en brûkt as testset. De foarsizzing fan it model foar dizze kwarten wurdt fergelike mei de waarnommen sifers. De ôfwiking tusken dizze gegevens wurdt werjûn yn it einprodukt as persintaazje. Foar produktgroepen mei in protte kliïnten is dizze ôfwiking faak om de 1% hinne, foar produktgroepen mei in pear kliïnten kin dit persintaazje heger wêze.
Soartgelikense algoritme beskriuwingen
- It algoritme helpt de CIZ-meiwurker it soarchprofyl te kiezen dat it bêste past by de soarchferlet fan de kliïnt. In soarchprofyl jout oan hokker soarch immen nedich hat.Lêst feroare op 31 oktober 2024 om 16:40 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn gebrûk
- It algoritme jout in sinjaal yn it gefal fan in oerlaap tusken it hawwen fan in bern yn de perioade fan ien persoan syn útkearing.Lêst feroare op 26 juny 2024 om 19:13 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Bûten gebrûk
- It algoritme berekkent de edukative resultaten fan skoallen (kluster, branch, training). It algoritme jout ynformaasje dy't in ynspekteur helpt om te beoardieljen oft in skoalle mei dizze learlingen de wetlike ûndergrins foar learresultaten berikt.Lêst feroare op 9 oktober 2024 om 7:35 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn gebrûk
- It algoritme 'Begjin fan bûtenlânske bedriuwen foar leanbelesting helpt meiwurkers fan belestingautoriteiten om de krekte en folsleine ynhâld en betelling fan leanbelesting foar bûtenlânske bedriuwen te kontrolearjen. It algoritme helpt meiwurkers fan Belestingtsjinsten te reagearjen op mooglik ferkearde rendeminten.Lêst feroare op 29 jannewaris 2025 om 9:31 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn gebrûk
- It algoritme herkent (persoanlike) gegevens en oare fertroulike ynformaasje yn in dokumint en docht in foarstel om dy te anonymisearjen. In meiwurker sil it foarstel beoardielje en de definitive oanpassing meitsje sadat it dokumint geskikt is foar publikaasje.Lêst feroare op 7 oktober 2024 om 15:33 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Oare algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn gebrûk