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데이터 마이닝 기법을 이용한 피고용자의 근로환경 만족도 요인 분석

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Analysis of employee‘s satisfaction factor in working environment using data mining algorithm

이동열, 김태호, 이홍철

피인용수 : 0(자료제공 : 네이버학술정보)

초록

영어

Decision Tree is one of analysis techniques which conducts grouping and prediction into several sub-groups from interested groups. Researcher can easily understand this progress and explain than other techniques. Because Decision Tree is easy technique to see results. This paper uses CART algorithm which is one of data mining technique. It used 273 variables and 70094 data(2010-2011) of working environment survey conducted by Korea Occupational Safety and Health Agency(KOSHA). And then refines this data, uses final 12 variables and 35447 data. To find satisfaction factor in working environment, this page has grouped employee to 3 types (under 30 age, 30 ~ 49age, over 50 age) and analyzed factor. Using CART algorithm, finds the best grouping variables in 155 data. It appeared that ‘comfortable in organization’ and ‘proper reward’ is the best grouping factor.

목차

Abstract
 1. 서론
 2. 연구 대상 및 기존연구방법
  2.1 연구대상 및 기간
  2.2 기존연구방법
 3. 연구방법
  3.1 의사결정나무(Decision Tree)
  3.2 CART 알고리즘
  3.3 분석방법
 4. 분석 결과
  4.1 기초자료분석
  4.2 변수 선택
  4.3 Tree 분석 결과
 5. 결론 및 추후 연구 사항
 6. References

저자정보

  • 이동열 Dong Ryeol Lee. 고려대학교 산업시스템공학과
  • 김태호 Tae Ho Kim. 고려대학교 산업시스템공학과
  • 이홍철 HongChul Lee. 고려대학교 산업시스템공학과 교수

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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