Файл: Что может дать Data mining психологу?.pdf

1. успех, достижение (факт достижения цели),
2. продвижение по службе,
3. признание и одобрение результатов работы,
4. высокая степень ответственности за выполняемое дело,
5. возможность творческого и делового роста,
6. сама работа (насколько она интересна, содержательна)

Шкалы мотивационного профиля:

П - поддержание жизнеобеспечения;

К - комфорт;

С - социальный статус;

О - общение;

Д - общая активность;

ДР - творческая активность; ОД - общественная полезность.

Главной проблемой факторного анализа является выделение и интерпретация главных факторов. При отборе компонент исследователь обычно сталкивается с существенными трудностями, так как не существует однозначного критерия выделения факторов, и потому здесь неизбежен субъективизм интерпретаций результатов

Факторный анализ данных относится к линейным методам снижения размерности. Этот метод направлен на нахождение нового координатного пространства , в котором каждая координатная ось является линейной комбинацией исходных признаков. Популярность данного подхода объясняется тем, что линейные комбинации признаков хорошо интерпретируются – коэффициенты в уравнениях координатных осей трактуются, например, как веса или вклады признаков.

Заключение

Благодаря новым методам в области Data Mining можно будет обнаружить новые связи, закономерности в исходных данных. Найденные новые закономерности, связи помогут проанализировать мотивационный профиль личности. Таким образом, технология Data Mining постоянно развивается, привлекает к себе все больший интерес как со стороны научного мира, так и со стороны применения достижений технологии в бизнесе, социологических исследованиях. С сентября 2014 г. в Институте общественных наук создана и успешно функционирует кафедра прикладных информационных технологий, состоящая из математиков-информатиков, обладающих большим опытом использования, разработки и внедрения информационных технологий в различные прикладные области. В том числе есть специалисты, способные обучать и передавать знания методологии Data Mining, особенности использования алгоритмов и инструментов программных приложений для обработки и анализа структурированных данных.

Список литературы

1. Паклин Н.Б., Орешков В.И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям. - СПб.: Питер.
2. «Что такое Data Mining» https://habr.com/ru/post/95209/
3. «Возможности использования методов в Data Mining» https://cyberleninka.ru/article/n/vozmozhnosti-ispolzovaniya-metodov-data-mining-pri-mediko-laboratornyh-issledovaniyah-dlya-vyyavleniya-zakonomernostey-v-massivah/viewer
4. Рисунок 1 https://blog.iteam.ru/data-mining-intellektualnyj-analiz-dannyh/
5. Рисунок 2 https://mypresentation.ru/presentation/Data-Mining--intellektualnyj-analiz-dannyx
6. «DATA MINING ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ ОБРАБОТКИ СОЦИАЛЬНЫХ ДАННЫХ» http://ecsocman.hse.ru/data/2015/10/23/1250980860/2015_127_12_scientific_life.pdf