Efficiency and advisory skils – contemporary administrative assistance profile

Os EUA e a UE têm vindo a perder sistematicamente capacidade competitiva em relação à China e a outros países, no que se refere ao trabalho no segundo setor da economia. De facto, os países industrializados ocidentais não conseguem competir nos setores profissionais menos qualificados, dada a diferença de custo de trabalho em relação a outras regiões do globo, pelo que terão de apostar na promoção do empreendedorismo e da propriedade intelectual (inovação, IT, patentes, etc.). A crise que iniciou em 2008, e a perda de empregos e redução do crescimento do PIB que lhe estão associados no ocidente, demonstra a necessidade urgente de uma transformação para responder ao desafio do empreendedorismo e do crescimento económico. As Instituições de Ensino Superior têm um papel central a desempenhar nesta área, procurando conceder através da formação ferramentas promotoras de uma formação empreendedora e que apoiem a consolidação de PME. Com este artigo pretendemos desenvolver uma primeira abordagem sobre a forma de apostar na qualificação da assessoria administrativa, nas mais diversas áreas do mercado de trabalho

Classificação hierárquica de consenso

Resumo do trabalho apresentado em VI Congreso Galego de Estatística e Investigación de Operacións, Vigo, 5-7 de novembro de 2003Neste trabalho apresenta-se a técnica Classificação segundo uma direcção, introduzida por Vichi, em 1995. Esta técnica tem por base a teoria da Análise Classificatória e dos Métodos de Consenso. Aplicando a Classificação segundo uma direcção a um conjunto de dados tridimensionais obtém-se uma classificação hierárquica única

Métodos de consenso em análise de dados

Resumo do trabalho apresentado em VI Congreso Galego de Estatística e Investigación de Operacións, Vigo, 5-7 de novembro de 2003Neste trabalho apresenta-se alguns métodos de consenso que permitem ao investigador encontrar uma classificação hierárquica única para um conjunto de r classificações hierárquicas, ou r dendrogramas, ou r árvores

Features selection in Discrete Discriminant Analysis

Resumo de comunicação em póster apresentada em 14th International Conference on Applied Stochastic Models and Data Analysis (ASMDA2011), Rome, June 7-10 2011In discrete discriminant analysis dimensionality problems occur, particularly when dealing with data from the social sciences, humanities and health. In these domains, one often has to classify entities with a high number of explanatory variables when compared to the number of observations available. In the present work we address the problem of features selection in classification, aiming to identify the variables that most discriminate between the a priori defined classes, reducing the number of parameters to estimate, turning the results easier to interpret and reducing the runtime of the methods used. We specially address classification using a recently methodological approach based on a linear combination of the First-order Independence Model (FOIM) and the Dependence Trees Model (DTM). Data of small and moderate size are considered

Combining Models in Discrete Discriminant Analysis

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Classification and combining models

Trabalho apresentado em SMTDA 2010: Stochastic Modeling Techniques and Data Analysis International Conference, Chania, Crete, Greece, 8-11 june 2010In the context of Discrete Discriminant Analysis (DDA) the idea of combining models is present in a growing number of papers aiming to obtain more robust and more stable models. This seems to be a promising approach since it is known that different DDA models perform differently on different subjects. Furthermore, the idea of combining models is particularly relevant when the groups are not well separeted, which often occurs in practice. Recently, we proposed a new DDA approach which is based on a linear combination of the First-order Independence Model (FOIM) and the Dependence Trees Model (DTM). In the present work we apply this new approach to classify consumers of a Portuguese cultural institution. We specifically focus on the performance of alternative models' combinations assessing the error rate and the Huberty index in a test sample. We use the R software for the algorithms' implementation and evaluation

Combining models in discrete discriminant analysis in the multiclass case

Resumo de comunicação oral em póster apresentado em COMPSTAT2008 - 18th International Conference on Computational Statistics, Porto, Portugal, 24 a 29 de Agosto 2008The idea of combining models in Discrete Discriminant Analysis (DDA) is present in a growing number of papers which aim to obtain more robust and more stable models than any of the competing ones. This seems to be a promising approach since it is known that different DDA models perform differently on different subjects (Brito et al.(2006)). In particular, this will be a more relevant issue if the groups are not well separated, which often occurs in practice. In the present work a new methodological approach is suggested which is based on DDA models' combination. The multiclass problem is decomposed into several dichotomous problems that are nested in a hierarchical binary tree (Sousa Ferreira (2000), Brito et al. (2006)) and at each level of the binary tree a new combining model is proposed to derive the decision rule. This combining model is based on two well known models in the literature - the First-order Independence Model (FOIM) and the Dependence Trees Model (DTM) (Celeux and Nakache (1994)). The MATLAB software is used for the algorithms' implementation and the proposed approach is illustrated in a DDA application

Combining models in discrete discriminant analysis

Resumo da comunicação em póster apresentada em International Conference on Trends and Perspectives in Linear Statistical Inference (LinStat'2010), Tomar, Portugal, 27-31 July, 2010Diverse Discrete Discriminant Analysis (DDA) models perform differently on different sample observations (Brito et al. (2006)). This fact has encouraged research in combined models for DDA. This research seems to be specially promising when the a priori classes are not well separated or when small or moderate sized samples are considered, which often occurs in practice. In this work we evaluate the performance of a linear combination of two DDA models (Marques et al. (2008)): the First-Order Independence Model (FOIM) and the Dependence Trees Model (DTM) (Celeux and Nakache (1994). The pro- posed methodology also uses a Hierarchical Coupling Model (HIERM) when addressing multiclass classification problems, decomposing the multiclass problems into several bi-class problems, using a binary tree structure (Sousa Ferreira (2000)). The analysis is based both on simulated and real datasets. Results include measures of precision regarding a training set, a test set and cross-validation. The R software is used for the algorithm's implementation

Combining models in supervised classification: New developments

Resumo da comunicação oral apresentada em XVIII Jornadas de Classificação e Análise de Dados (JOCLAD2011), Vila Real, de 7 a 9 de Abril de 2011In Discrete Discriminant Analysis dimensionality problems often occur. In this context, we propose a combining models approach, taking profit from several potential models. In the bi-class case, a single combination coefficient is considered and estimated using several strategies. In the multi-class case, the decomposition into several bi-class problems embedded in a binary tree is implemented. New developments of this approach are presented and their performances assessed on real or simulated data

TIC e empreendedorismo: o papel das redes sociais

As inovações tecnológicas, a globalização e a aceleração das comunicações têm desencadeado uma enorme revolução no mundo do trabalho, trazendo como resultados o aumento da concorrência, a redução drástica de empregos e a maior exigência quanto às competências individuais. Antigamente não era frequente a mudança de emprego ou de carreira (tínhamos a ideia do emprego para toda a vida), ou mesmo a necessidade do aperfeiçoamento académico constante. Hoje, com a concorrência cada vez mais feroz, a escassez de vagas e a persistente procura de uma melhor qualidade de vida, levam o trabalhador a investir cada vez mais na sua formação académica e na incessante construção de uma rede de relacionamentos que poderão contribuir para a sua carreira profissional. Poderemos chamar a esta rede social, ligada ao desenvolvimento da empregabilidade do indivíduo, network