Técnicas de clusterização e comparação baseada em inovação em empresas de Londrina e Região
DOI:
https://doi.org/10.5433/1679-0375.2024.v45.49522Palavras-chave:
Inovação, Clusterização, K-means, Agrupamento hierárquico, Análise dos Componentes PrincipaisResumo
Inovação pode ser vista como um alicerce para o sucesso em várias empresas. Entretanto, pesquisas voltadas à mensuração e descrição da inovação são frequentemente baseadas em técnicas clássicas da estatística. Neste contexto, este trabalho aplicou técnicas de aprendizado de máquina não supervisionado para realizar a clusterização de empresas na região de Londrina, investigando como as variáveis relacionadas à inovação se diferenciam entre os clusters identificados. Os dados foram coletados por meio de um instrumento de pesquisa adaptado do CIS 4 e da PINTEC, totalizando 26 empresas respondentes, porém 23 foram analisadas neste trabalho. Quatro algoritmos de clusterização foram aplicados: k-means, k-means+PCA, hierárquico e hierárquico+PCA. Quanto aos resultados, o algoritmo hierárquico+PCA obteve uma melhor separação entre empresas de serviços e manufatura. Os clusters identificados pelo valor "``1" indicaram uma preocupação com fatores como investimento regular em P&D, colaborações para inovação e solicitações/registros de patentes nos últimos três anos. Ao analisar as características demográficas, destaca-se que os clusters obtidos pelo hierárquico+PCA demonstraram uma maior presença de empresas do setor de serviços, enquanto o cluster 1 apresentou uma predominância de indústrias, indicando que estas possuem mais características inovadoras na região de Londrina.
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