Proposta de classificação de perfis de decisão: um estudo gerencial / Proposed classification of decision profiles: a managerial study

Authors

  • Rodrigo Speckhahn Soares da Silva
  • Claudelino Martins Dias Junior

DOI:

https://doi.org/10.34117/bjdv7n8-662

Keywords:

Tomada de decisão, Clusters, Machine Learning, K-means, Simulação Gerencial.

Abstract

Este estudo propõe um modelo de classificação de perfis de decisão utilizando o método de agrupamento (clustering) através de aprendizado de máquina (Machine Learning - ML K-means. Para tanto, foram utilizados dados de um ambiente simulado do tipo industrial, que representam as decisões de 8 (oito) empresas ao longo de 12 (doze) trimestres de atuação. A técnica K-means segmentou o conjunto de empresas industriais tendo em conta as decisões quantitativas de todas, em momentos de decisão específicos representados por trimestres. Os resultados sugerem a existência 2 (dois) clusters, sendo que as empresas do primeiro Cluster (C1) apresentaram um resultado financeiro e evolução patrimonial superior, sendo reflexo de um conjunto de decisões mais assertivas quando comparadas àquelas tomadas pelas empresas do Cluster C2.

References

AMARAL, B. F. DO. Classificação semissupervisionada de séries temporais extraídas de imagens de satélite. São Carlos: Universidade de São Paulo, 18 nov. 2016.

ANDREWS, K. R. The Concept of Corporate Strategy. [s.l: s.n.].

ANSOFF, H. I. Corporate Strategy. New York: McGraw Hill, 1965.

BURNS, T.; STALKER, G. M. The Management of Innovation. London: Oxford University Press, 1961.

CHAPELLE, O.; SCHOLKOPF, B.; ZIEN, A. Semi-Supervised Learning. [s.l.] The MIT Press, 2006.

DEMŠAR, J. et al. Orange: Data Mining Toolbox in Python. Journal of Machine Learning Research, v. 14, p. 2349–2353, 2013.

DERPANIS, K. G. Mean Shift ClusteringLecture Notes. [s.l: s.n.].

DUDA, R. O.; HART, P. E.; STORK, D. G. Pattern Classification. 2nd. ed. New York: Wil-ey, 2001.

EISENHARDT, K. M.; ZBARACKI, M. J. Strategic decision making. Strategic Management Journal, v. 13, n. S2, p. 17–37, 1992.

ELBANNA, S. Strategic decision-making: Process perspectives. International Journal of Ma-nagement Reviews, v. 8, n. 1, p. 1–20, mar. 2006.

ESCOLA NACIONAL DE ADMINISTRAÇÃO PÚBLICA - ENAP. Análise de Dados em Linguagem RBrasíliaENAP, , 2020.

ESTER, M. et al. Density-based spatial clustering of applications with noise. Knowledge Discovery and Data Mining. Anais...1996

FRALEY, C.; RAFTERY, A. E. Model-Based Clustering Analysis and Density Estimation. n. 0, p. 68–70, 2000.

HAMBRICK, D. C. .; MASON, P. A. . Upper Echelons: The Organization as a Reflection of Its Top Managers. Academy of Management Review, v. 9, n. 2, p. 193–206, abr. 1984.

HAN, J.; KAMBER, M.; PEI, J. Data Mining: Concepts and Techniques. 3ed. ed. [s.l.] Else-vier, 2011.

HANDCOCK, M. S.; RAFTERY, A. E.; TANTRUM, J. M. Model-based clustering for social networks. Journal of the Royal Statistical Society. Series A: Statistics in Society, v. 170, n. 2, p. 301–354, 2007.

HOFER, C. W.; SCHENDEL, D. Strategy formulation: Analytical concepts. [s.l.] West Publ, 1980.

HOSKISSON, R. E. et al. Theory and research in strategic management: Swings of a pendu-lum. Journal of Management, v. 25, n. 3, p. 417–456, 1 jun. 1999.

JAIN, A. K. Data clustering: 50 years beyond K-means. Pattern Recognition Letters, v. 31, n. 8, p. 651–666, 2010.

JAIN, A. K.; DUBES, R. C. Algorithms for Clustering Data. 1st. ed. New Jersey: Prentice Hall, 1988.

KAUFMAN, L.; ROUSSEEUW, P. J. Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc., 2005.

KETCHEN JR., D. J.; SHOOK, C. L. THE APPLICATION OF CLUSTER ANALYSIS IN STRATEGIC MANAGEMENT RESEARCH: AN ANALYSIS AND CRITIQUE. Strategic Management Journal, v. 17, n. 6, p. 441–458, jun. 1996.

KOS?CIELNIAK, H.; PUTO, A. BIG DATA in Decision Making Processes of Enterprises. Procedia Computer Science, v. 65, n. Iccmit, p. 1052–1058, 2015.

LIKAS, A.; VLASSIS, N.; J. VERBEEK, J. The global K-means clustering algorithm. Pattern Recognition, v. 36, n. 2, p. 451–461, 2003.

LOPES, H. E. G.; GOSLING, M. DE S. Cluster Analysis in Practice: Dealing with Outliers in Managerial Research. Revista de Administração Contemporânea, v. 25, n. 1, p. 181–196, 2021.

MARCH, J. G.; SIMON, H. A. Organizations. 1st. ed. [s.l: s.n.].

MARCONI, M. DE A.; LAKATOS, E. M. Fundamentos de Metodologia Científica. 5. ed. São Paulo: Atlas, 2003.

MEYER, A. D.; TSUI, A. S.; HININGS, C. R. Configurational Approaches to Organizational Analysis. Academy of Management Journal, v. 36, n. 6, p. 1175–1195, 1993.

MILLER, D.; FRIESEN, P. H.; MINTZBERG, H. Organizations: A quantum view. [s.l.] Prentice Hall, 1984.

MINTZBERG, H. The Structuring of Organizations. [s.l.] Prentice Hall, 1979.

MOHRI, M.; ROSTAMIZADEH, A.; TALWALKAR, A. Foundantions of Machine Lear-ning. Cambridge, Massachusetts: MIT Press, 2012.

MONARD, M. C.; BARANAUSKAS, J. A. Capítulo 4: Conceitos sobre Aprendizado de Máquina. In: Sistemas inteligentes: Fundamentos e Aplicações. São Paulo: Manole, 2003. p. 39–56.

MURPHY, K. P. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. Cambridge, Massachusetts: MIT Press, 2012.

PAPADAKIS, V. M.; BARWISE, P. How much do CEOs and top managers matter in stra-tegic decision-making? British Journal of Management, v. 13, n. 1, p. 83–95, 2002.

PARK, N. H.; LEE, W. S. Statistical grid-based clustering over data streams. ACM SIGMOD Record, v. 33, n. 1, p. 32–37, mar. 2004.

REGER, R. K.; HUFF, A. S. Strategic groups: A cognitive perspective. Strategic Manage-ment Journal, v. 14, n. 2, p. 103–123, 1993.

RIBEIRO, I. et al. RELAÇÕES TEÓRICAS E CONCEITUAIS EM TOMADA DE DECISÃO ESTRATÉGICA. Revista Eletrônica de Estratégia & Negócios, v. 9, n. 2, p. 58, 1 set. 2016.

SCHWENK, C. R. Strategic Decision Making. Journal of Management, v. 21, n. 3, p. 471–493, 1995.

SERRA, B. P. DE C.; SERRA, F. R.; TOMEI, P. A Pesquisa em Tomada de Decisão Estraté-gica no Alto Escalão: evolução e base intelectual do tema. Revista de Ciências da Adminis-tração, p. 11, 16 dez. 2014.

SUMMER, C. E. et al. Doctoral Education in the Field of Business Policy and Strategy. Journal of Management, v. 16, n. 2, p. 361–398, 1990.

SUN, L. et al. Cluster Analysis in Data?Driven Management and Decisions. Journal of Ma-nagement Science and Engineering, v. 2, n. 4, p. 227–251, dez. 2017.

THOMPSON, J. D. Organizations in Action: Social Science Bases of Administrative Theory. New York: McGraw Hill, 1967.

VENKATRAMAN, N.; RAMANUJAM, V. Measurement of Business Performance in Stra-tegy Research: A Comparison of Approaches. Academy of Management Review, v. 11, n. 4, p. 801–814, out. 1986.

WEBER, M. The Theory of Social and Economic Organization. [s.l.] The Free Press, 1947.

WICKELMAIER, F. An Introduction to MDS. [s.l.] Aalborg Universitetsforlag, 2003.

WU, K.-L.; YANG, M.-S. Mean shift-based clustering. Pattern Recognition, v. 40, n. 11, p. 3035–3052, nov. 2007.

YU, D. et al. Density Peaks Clustering Based on Weighted Local Density Sequence and Ne-arest Neighbor Assignment. IEEE Access, v. 7, p. 34301–34317, 2019.

ZHU, X.; GOLDBERG, A. B. Introduction to Semi-Supervised Learning. Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning, v. 3, n. 1, p. 1–130, jan. 2009.

Published

2021-08-30

How to Cite

Silva, R. S. S. da, & Junior, C. M. D. (2021). Proposta de classificação de perfis de decisão: um estudo gerencial / Proposed classification of decision profiles: a managerial study. Brazilian Journal of Development, 7(8), 85594–85614. https://doi.org/10.34117/bjdv7n8-662

Issue

Section

Original Papers