데이터 마이닝 기법을 활용한 근로환경에서 만족도 요인 분석
- 주제(키워드) 근로환경 , 데이터마이닝 , 만족도
- 발행기관 고려대학교 대학원
- 지도교수 이홍철
- 발행년도 2015
- 학위수여년월 2015. 8
- 학위구분 석사
- 학과 대학원 산업경영공학과
- 세부전공 일반대학원 산업시스템공학 전공
- 원문페이지 65 p
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/korea/000000060296
- 본문언어 한국어
- 제출원본 000045841545
초록/요약
Abstract 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.
more목차
목 차
제 1 장 서 론 1
1.1 연구의 배경 1
1.2 기존 연구 2
1.3 연구의 목적 3
1.4 연구의 구성 4
제 2 장 이론적 배경 5
2.1 근로 환경 5
2.2 직무 만족 8
2.3 데이터 마이닝 11
제 3 장 연구 방법 13
3.1 연구의 범위 13
3.2 연구의 방법 16
3.3 종속변수와 신뢰성 검정 18
제 4 장 결과 분석 19
4.1 인구 사회학적 특성 19
4.2 근로환경 만족도 요인 탐색 25
4.3 회귀분석을 통한 검증 37
4.4 요인 결과 및 기존 연구와의 비교 42
제 5 장 결론 및 추후 연구 45
5.1 연구의 요약 45
5.2 연구의 시사점 및 한계 47
