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| Acadêmico(a): Rafael Semann |
| Título: FERRAMENTA PARA PREDIÇÃO DE DADOS PROEMINENTES DE SISTEMAS RH |
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| Resumo: |
| Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta World Wide Web (Web) para mineração de dados sobre sistema Recursos Humanos (RH), que tem por objetivo detectar padrões na rotatividade de pessoal de um sistema especifico de RH. De forma mais detalhada objetiva-se a identificar grupos que possuem tendência a serem demitidos ou se demitirem, modificar o algoritmo C4.5 para permitir atributos providos de mineração de texto, demonstrar a consulta de predição sobre árvore de decisão e avaliar a importância e legitimidade das informações geradas para o RH. Para realizar a mineração de dados foi utilizado o método de árvore de decisão através do algoritmo C4.5, onde foi introduzido a mineração de texto através de um atributo do mesmo tipo. Por meio da árvore de decisão gerada, foi utilizado o Predictive Model Markup Language (PMML) para realizar consulta sobre os dados demissionais. Ao final demonstrando que a ferramenta é útil para auxiliar na tomada de decisão referente a rotatividade de pessoal. |
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