A proposição de um framework de Data Analytics para o estudo do desempenho da inovação - Camps, Raissa Scariot Fernandez (2022)
O objetivo deste estudo é propor um framework de data analytics para classificar setores econômicos em níveis de inovação – em uma escala que vai de altamente a pouco inovadores, a partir de uma base de dados com indicadores de inovação. O problema consiste em entender como se comporta o desempenho de inovação nesses setores, dado o número de empresas inovadoras que contêm e características que apresentam, e é formulado como um problema de classificação. O framework combina métodos para normalização da base, determinação do número de classes (níveis de inovação) encontrados nos dados, tratamento de classes desbalanceadas, seleção de variáveis (indicadores de inovação dos setores), classificação e estimação do desempenho da inovação (empresas que inovam no setor em relação ao total da amostra). Para isso, diferentes abordagens são experimentadas. Os modelos Random Forest, Extreme Gradient Boosting e Support Vector Machine são utilizados nas etapas de classificação das observações, seleção de variáveis e estimação da variável de saída. Na determinação do número de classes, são experimentadas abordagens gerencial e de quartis. Técnicas de Synthetic Minority Oversampling Technique são testadas para o balanceamento de amostras nas classes. A abordagem analítica no estudo dos dados de inovação das empresas auxilia na compreensão dos fatores que influenciam o desempenho da inovação dos setores e apoiará a tomada de decisão acerca de ações de fomento.