Primena metoda klasterovanja za definisanje programa spredšit obuke na osnovu atributa korisnika

Abstract

Spredšitovi se primenjuju u širokom opsegu organizacionih funkcija za ostvarivanje različitih poslovnih ciljeva. Jedna od oblasti u kojoj se najviše primenjuju su finansije i računovodstvo. Iako su spredšitovi ne i zaostavni alat u poslovanju više od 25 godina, spredšit obuke i kursevi nisu prilagođeni atributima polaznika, kao ni ciljevima njihovih kompanija. Sadržaji kurseva, prilagođeni nivou korisnika ali i poslovnim zahtevima kompanija mogu se definisati na osnovu klastera, određenih prema karakteristikama korisnika u radu sa spredšitovima, kao i kompleksnosti i važnosti spredšitova za organizaciju. Nedovoljna prilagođenost sadržaja, tipičnih obuka, određenog prema kriterijumu prosečnog nivoa postojećeg znanja korisnika, koji se često subjektivno procenjuje, a sačinjenog bez poznavanja potreba korisnika, može se prevazići primenom metoda klasterovanja. U radu su predstavljeni rezultati istraživanja sprovedenog nad 165 ispitanika, korisnika spredšitova. Primenom metoda klasterovanja K-means i Two Step nad dobijenim podacima, na osnovu atributa korisnika, otkrivaju se grupe sličnih korisnika, koje su osnova za određivanje sadržaja programa obuke.

Spreadsheets are used in a wide range of organizational functions, to achieve different business goals. Finance and accounting are the areas where spreadsheets are the most frequently used. Although spreadsheets are an indispensable tool in business over 25 years, spreadsheets training and courses are not adjusted to the attributes of participants, as well as to the goals of their companies. Courses' contents, tailored to the user level and the business needs of companies, can be defined according to dusters, based on spreadsheets user characteristics, as well as the complexity and importance of the spreadsheets for the organization, insufficient adaptability of content of classic training, defined according to the criterion of users knowledge average level, which is often subjectively estimated, and composed without knowledge about users needs, can be overcome by using of clustering methods. This paper presents the results of survey, carried out over 165 respon­dents, spreadsheet users. The implementation of K-means and Two Step clustering methods, based on user attributes, revealed groups of similar us­ers, which can be used for determination of the training programs content. .