ЕКОНОМСКЕ ТЕМЕ (2016) 54 (4) 7, 563-586
Marina Milanović, Milan Stamenković
Rezime: Tehnološki napredak u svim sferama ljudskog delovanja uzrokovao je ubrzano generisanje ogromnih količina podataka. Konsekventno, pred istraživačima se pojavio problem identifikovanja odgovarajućih načina za pretvaranje lako dostupnih velikih količina podataka u korisno znanje. U pravcu prilagođavanja analize podataka nastalim promenama, razvijen je data mining pristup analize podataka iz različitih perspektiva i otkrivanja signifikantnih zakonitosti duboko skrivenih u njima. Polazeći od navedenog, u radu se prezentuju koncepcijska određenja stabla odlučivanja, kao značajnog data mining metoda, koji je, shodno svojoj eksplorativnoj prirodi, izuzetno pogodan za otkrivanje struktura podataka pri razmatranju različitih problemskih situacija. U empirijskom delu rada demonstrirana su aplikativna svojstva ovog metoda na osnovu CHAID algoritma u proučavanju fenomena liderstva sa aspekta ispitivanja međuzavisnosti odabranih personalnih karakteristika i liderskog stila menadžera. Osnovni cilj rada je razvoj klasifikacionog modela za identifikovanje dominantnog stila liderstva. Istraživanje je sprovedeno na uzorku od 417 menadžera malih srpskih preduzeća u privatnom vlasništvu, korišćenjem posebno dizajniranog upitnika za te svrhe. Klasifikacioni model rezultirao je skupom od šest statistički značajnih personalnih karakteristika kao prediktora dominantnog liderskog stila.
Ključne reči: data mining; metod stabla odlučivanja; CHAID algoritam; liderski stilovi; personalne karakteristike lidera; klasifikaciona pravila; zavisnost
CHAID STABLO ODLUČIVANjA: METODOLOŠKI OKVIR I PRIMENA
Marina Milanović, Milan Stamenković
Rezime: Tehnološki napredak u svim sferama ljudskog delovanja uzrokovao je ubrzano generisanje ogromnih količina podataka. Konsekventno, pred istraživačima se pojavio problem identifikovanja odgovarajućih načina za pretvaranje lako dostupnih velikih količina podataka u korisno znanje. U pravcu prilagođavanja analize podataka nastalim promenama, razvijen je data mining pristup analize podataka iz različitih perspektiva i otkrivanja signifikantnih zakonitosti duboko skrivenih u njima. Polazeći od navedenog, u radu se prezentuju koncepcijska određenja stabla odlučivanja, kao značajnog data mining metoda, koji je, shodno svojoj eksplorativnoj prirodi, izuzetno pogodan za otkrivanje struktura podataka pri razmatranju različitih problemskih situacija. U empirijskom delu rada demonstrirana su aplikativna svojstva ovog metoda na osnovu CHAID algoritma u proučavanju fenomena liderstva sa aspekta ispitivanja međuzavisnosti odabranih personalnih karakteristika i liderskog stila menadžera. Osnovni cilj rada je razvoj klasifikacionog modela za identifikovanje dominantnog stila liderstva. Istraživanje je sprovedeno na uzorku od 417 menadžera malih srpskih preduzeća u privatnom vlasništvu, korišćenjem posebno dizajniranog upitnika za te svrhe. Klasifikacioni model rezultirao je skupom od šest statistički značajnih personalnih karakteristika kao prediktora dominantnog liderskog stila.
Ključne reči: data mining; metod stabla odlučivanja; CHAID algoritam; liderski stilovi; personalne karakteristike lidera; klasifikaciona pravila; zavisnost
