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데이터 마이닝 기법을 이용한 피고용자의 근로환경 만족도 요인 분석
Analysis of employee‘s satisfaction factor in working environment using data mining algorithm
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- 발행기관
- 대한안전경영과학회 바로가기
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- 간행물
- 대한안전경영과학회지 KCI 등재 바로가기
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- 통권
- 제16권 제4호 (2014.12)바로가기
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- 페이지
- pp.275-284
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A239630
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원문정보
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
키워드
Decision Tree CART Working environment Data Mining Satisfaction저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 대한안전경영과학회 [Korea Safety Management & Science]
- 설립연도
- 1999
- 분야
- 공학>안전공학
- 소개
- 안전경영에 관한 학문과 기술을 발전,보급,응용하여 안전기술 및 관리기술의 진흥에 공헌하며, 재해예방을 통한 안전사회의 구현을 그 목적으로 함.
간행물
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- 간행물명
- 대한안전경영과학회지 [Journal of Korea Safety Management & Science]
- 간기
- 계간
- pISSN
- 1229-6783
- eISSN
- 2288-1484
- 수록기간
- 1999~2025
- 십진분류
- KDC 530 DDC 620
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