Mineração de dados abertos com a ferramenta weka : microdados CAGED de pessoas com deficiência da Região Sul do Brasil

Abstract

Resumo : O presente trabalho refere-se à aplicação de métodos de mineração de dados, do tipo classificação, na base de dados abertos CAGED (Cadastro Geral de Empregados e Desempregados), especialmente no que tange aos dados de mercado de trabalho das pessoas com deficiência (PcD) da região Sul do Brasil, pois, atualmente o CAGED é uma das importantes fontes de informação do mercado de trabalho de âmbito nacional e de periodicidade mensal. De natureza aplicada, abordagem quantitativa, com delineamento bibliográfico e de caráter exploratória, tendo como metodologia prática as etapas do KDD (Knowledge Discovery in Databases). Os testes práticos definiram que para a tarefa de classificação, os métodos com melhores desempenhos são o J48 e PART, das heurísticas tree e rules, respectivamente. Não descobriu-se padrões de comportamento válidos sobre o mercado formal de trabalho das pessoas com deficiência, visto que os resultados obtidos foram complexos e estatisticamente mostraram-se insatisfatórios, porém, foi possível identificar os principais atributos que se constituem como um dos importantes fatores para a determinação dos objetivos pretendidos (padrão de desligamento/admissão e perfil das PcD na referida região). Também foi possível obter conhecimento válido e descrever o mercado de trabalho dos PcD na referida região com base na estatística descritiva, como por exemplo, que os deficientes físicos e auditivos são os mais responsáveis pela movimentação de desligamento/admissão no presente mercado, que o saldo de movimentação do Sul seguiu a mesma tendência do Brasil dentro do período analisado, evidenciando que se o cenário econômico brasileiro está favorável, consequentemente isso refletirá no Sul com a geração de mais empregos e que admissão por reemprego e desligamento por demissão sem justa causa são os fatores determinantes que predominam nos registros de admissões e desligamentos, respectivamente.