Application of data mining techniques to the characterization of internal turnover to support personnel management

dc.contributorSousa Júnior, Rafael Timóteo de
dc.creatorMendes, Alessandro de Souza
dc.date2014-05-12T13:59:07Z
dc.date2014-05-12T13:59:07Z
dc.date2014-05-12T13:59:07Z
dc.date2013-04-30
dc.date.accessioned2017-03-07T13:02:20Z
dc.date.available2017-03-07T13:02:20Z
dc.identifierMENDES, Alessandro de Souza. Aplicação de técnicas de data mining na caracterização de turnover interno para o suporte à gestão de pessoas. 2013. xiii, 115 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2013.
dc.identifierhttp://repositorio.unb.br/handle/10482/15589
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/358262
dc.descriptionDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2013.
dc.descriptionEsta dissertação encontra-se no campo da Mineração de Dados e suas aplicações em bases de dados de Gestão de Pessoas, na hipótese de que tais técnicas podem ser agregadas a um modelo multidimensional que leve à descoberta de fenômenos e ao entendimento dos dados relativos à rotatividade interna de pessoal e seus impactos. Foram utilizadas as abordagens de modelagem descritiva e preditiva, a fim de descobrir informações ocultas no histórico de transferências dos empregados entre as unidades de uma organização. Entre as técnicas descritivas, foram aplicados métodos de agrupamento e regras de associação, para descrever os dados. Para as análises preditivas, foi utilizada a técnica de Árvores de Decisão, um método de indução que mostra graficamente o processo de classificação. Para validar a hipótese de que tais proposições levam à descoberta de conhecimento acerca de rotatividade de pessoas, foi desenvolvido um módulo de suporte à decisão no domínio do problema, aplicando as técnicas de Mineração de Dados propostas, além da criação de um novo tipo de dimensão voltada para a descoberta de conhecimento. Para validar as contribuições e atingir o objetivo proposto neste trabalho, foram utilizados, como estudo de caso, dados oriundos de uma instituição financeira de grande porte e com um longo histórico de rotatividade de pessoas. Os resultados obtidos são apresentados e discutidos. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT
dc.descriptionThis dissertation is in the field of Data Mining and its applications in databases of Personnel Management, considering the assumption that such technique can be aggregated to a multidimensional model that leads to the discovery of phenomena and the understanding of data relating to internal employee turnover and its impacts. Descriptive and predictive modeling approaches were used in order to discover hidden information on the history of transfers of employees between departments of an organization. Among the descriptive techniques, cluster analysis and association rules have been applied to describe the data. For predictive analysis, the technique of Decision Trees was used, comprising a method of induction that graphically shows the classification process. For validating the hypothesis that such proposals lead to the knowledge discovery about employee turnover, a decision support module was developed in the problem domain, applying the proposed techniques of Data Mining. This decision support module introduces a new type of dimension focused on knowledge discovery. For validating the contributions and evaluating the achievements of this work, a case study was performed using data from a large financial institution with a long history of employee turnover. The results are presented and discussed.
dc.languagepor
dc.rightsOpen Access
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dc.subjectExploração de dados
dc.subjectGestão de pessoas
dc.subjectRotatividade de pessoal
dc.subjectData warehouse
dc.subjectClustering
dc.titleAplicação de técnicas de data mining na caracterização de turnover interno para o suporte à gestão de pessoas
dc.titleApplication of data mining techniques to the characterization of internal turnover to support personnel management
dc.typeTesis


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