Identificación de patrones asociados a la rotación laboral en el Grupo Éxito mediante aprendizaje no supervisado
Date
2023
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Publisher
Universidad Católica Luis Amigó
Abstract
El presente trabajo de grados se centra en la identificación de los patrones asociados a la rotación de personal en el Grupo Éxito, una de las compañías más grandes de retail en Colombia, a través del uso de técnicas de aprendizaje no supervisado. La rotación de personal representa un desafío significativo para las organizaciones, debido a sus costos económicos y su impacto en la estabilidad y productividad del equipo de trabajo. Con el objetivo de abordar esta problemática, se plantean varios objetivos específicos. En primer lugar, se busca integrar y preparar la información necesaria para el estudio de la rotación de personal en el Grupo Éxito. A continuación, se emplearán técnicas de aprendizaje no supervisado para detectar patrones o perfiles asociados con la rotación de personal en la organización. Por último, se evaluará y desplegará el modelo de aprendizaje no supervisado desarrollado, con el fin de determinar los factores que influyen en la rotación de personal. La aplicación de técnicas de aprendizaje no supervisado permite descubrir patrones y estructuras ocultas en los datos sin la necesidad de etiquetas previas. Esto proporciona una oportunidad única para explorar las características subyacentes que podrían estar influyendo en la rotación de personal en el Grupo Éxito. Los resultados obtenidos en este estudio ofrecerán información valiosa para comprender los factores que influyen en la rotación de personal y contribuirán a la implementación de estrategias efectivas de retención de talento en la organización.
Description
Keywords
Rotación de personal, Big Data, Recursos Humanos, Metodología CRISP DM, Minería de Datos