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Encontro04.12.2019
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Clustering (agrupamento) – Uma dada população de eventos ou novos itens podem ser particionados (segmentados) em conjuntos de elementos ‘similares’. Dados sobre o tratamento de uma doença divididos em grupos baseados na similaridade dos efeitos colaterais produzidos.

Cada um destes modos citados correspondem a uma técnica diferente de mineração de dados. Não existe uma regra que determine qual delas é a melhor a ser utilizada, pois cada uma possui características próprias, que se aplicam a determinadas situações. Por isso, para qualquer caso em que se queira aplicar data mining, é necessário primeiro estudar estas técnicas e identificar aquela que se mostre mais eficiente para a resolução do problema. No caso da pesquisa de clima organizacional não é diferente. Após a identificação da técnica ideal, a aplicação do algoritmo de mineração de dados poderá obter informações importantes, como perfis de colaboradores satisfeitos e tendências de satisfação em determinados fatores pesquisados. Provavelmente muitas destas informações, em uma análise baseada em consultas simples como planilhas ou relatórios, passariam despercebidas pelo usuário devido ao volume de dados e ao número de variáveis envolvidas. Porém a mineração de dados não deve necessariamente substituir as consultas já existentes, podendo servir como complemento destas, dependendo da situação.

Portanto, a utilização de uma ferramenta de data mining na análise da pesquisa de clima organizacional irá auxiliar a gestão de pessoas a identificar as ações necessárias para aumentar o índice de satisfação e, consequentemente, o desempenho da organização.

OBJETIVOS

Objetivo geral:

O objetivo deste trabalho é propor a utilização de um sistema de data mining (mineração de dados) que possa auxiliar de forma inteligente na análise dos resultados obtidos na pesquisa de clima organizacional. A idéia é que se possa, a partir das variáveis contidas na pesquisa, determinar os perfis de funcionários mais satisfeitos e os fatores que possam estar influenciando no índice de satisfação.

Objetivos específicos:



  • Estudar o método de pesquisa de Clima Organizacional;

  • Estudar os cinco modos de descoberta de conhecimento do data mining e identificar o que melhor se adapta a resolução do problema;

  • Obter os resultados da pesquisa realizada em uma empresa e criar um data warehouse ou data mart que armazene estas informações;

  • Aplicar o tipo de algoritmo de data mining identificado como de melhor solução ao problema;

  • Analisar os resultados obtidos na mineração de dados.

METODOLOGIA

Para a realização deste trabalho de conclusão a seguinte metodologia será seguida:



    1. Elaboração e entrega do anteprojeto do trabalho;

    2. Estudar os desafios da área de Recursos Humanos no que se refere a satisfação dos colaboradores de uma organização;

    3. Estudar o método de pesquisa de clima organizacional;

    4. Estudar o método de data mining de regras de associação;

    5. Estudar o método de data mining de hierarquias de classificação;

    6. Estudar o método de data mining de padrões sequenciais;

    7. Estudar o método de data mining de padrões de séries temporais;

    8. Estudar o método de data mining de clustering (agrupamento);

    9. Escolha e justificativa do método de data mining a ser utilizado;

    10. Elaboração e entrega do Trabalho de Conclusão I;

    11. Criar um data warehouse ou data mart com os dados reais da pesquisa de clima organizacional objeto desta pesquisa;

    12. Preparar os dados para mineração;

    13. Aplicar o data mining;

    14. Analisar as regras resultantes da aplicação do data mining, com o objetivo de eliminar regras inúteis e reduntantes;

    15. Analisar as regras relevantes, com o objetivo de determinar os perfis de satisfação dos funcionários;

    16. Elaboração e entrega do Trabalho de Conclusão II.

CRONOGRAMA

Trabalho de Conclusão I



Etapa

Meses




Ago.

Set.

Out.

Nov.

Anteprojeto













Estudar a área de Recursos Humanos













Estudar a pesquisa de clima organizacional













Estudo do método de data mining de regras de associação













Estudo do método de data mining de hierarquias de classificação













Estudo do método de data mining de padrões sequenciais













Estudo do método de data mining padrões de séries temporais













Estudo do método de data mining de clustering (agrupamento)













Escolha e justificativa do método de data mining a ser utilizado













Elaboração e entrega do TC I












Trabalho de Conclusão II



Etapa

Meses




Mar.

Abr.

Mai.

Jun.

Criar um data warehouse ou data mart













Preparar os dados para mineração













Aplicar o data mining













Analisar as regras resultantes













Determinar os perfis de



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