Análisis de predicción aplicado a la deserción de empleados

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Rey Caldeyro, María Ema (2021) Análisis de predicción aplicado a la deserción de empleados. [Trabajo Fin de Máster]

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Abstract

La deserción laboral es una de las principales preocupaciones en las grandes empresas hoy en día, y el principal problema de estudio en lo que refiere al análisis de datos en el área de recursos humanos. Esto se debe principalmente a las altas tasas de rotación laboral que existen en el mercado, y los altos costos de reemplazo de los trabajadores.
El objetivo de este trabajo es encontrar el modelo que mejor prediga la deserción laboral dentro de una empresa e identificar las variables que mayor influencia tienen en esta decisión. Para ello se utilizó una base de datos pública que consta de características tanto personales como profesionales de 1470 empleados. En una primera instancia se llevó a cabo un proceso de exploración de datos, se seleccionaron varios conjuntos de variables y, finalmente, se probaron diferentes algoritmos predictivos. Se llegó a la
conclusión de que, en este caso, el modelo que mejor explica la variable objetivo es el de regresión logística. Por otra parte, se detectó que las variables que mejor explican la variable objetivo son la realización de horas extras, el nivel del puesto de trabajo, la edad, los años de servicio en la empresa, los años de trabajo en el puesto actual y los
años trabajados bajo la supervisión del mismo gerente. Este estudio, no solo permite a las empresas detectar cuales son los empleados con mayor riesgo de deserción, sino
que, además, representa una herramienta de apoyo clave para identificar aspectos a mejorar en lo que refiere a la calidad del entorno de trabajo.


Item Type:Trabajo Fin de Máster
Directors:
Directors
Director email
Llorens Marín, Miguel
mllorens@ccee.ucm.es
Uncontrolled Keywords:Deserción laboral, Rotación laboral, Recursos humanos, Algoritmos predictivos, Regresión logística
Palabras clave (otros idiomas):Employee attrition, Job rotation, Human resources, Machine learning techniques, Logistic regression
Subjects:Sciences > Statistics
Sciences > Statistics > Probabilities
Título del Máster:Mastér en Minería de Datos
ID Code:68423
Deposited On:28 Oct 2021 14:51
Last Modified:29 Oct 2021 11:15

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