Construcción de un modelo de predicción de riesgos en la rotación de personal usando técnicas de Machine Learning

dc.contributor.advisorParra Sánchez, Juan S.
dc.contributor.authorSáenz Jiménez, Cesar A.
dc.contributor.authorCaro Montoya, Laura M.
dc.contributor.authorGiraldo Guirales, Ricardo A.
dc.date.accessioned2023-10-12T16:26:10Z
dc.date.available2023-10-12T16:26:10Z
dc.date.issued2023-06-10
dc.description.abstractLa temática de la rotación de personal en el entorno empresarial es un tema importante que ha sido abordado en diferentes contextos y niveles. La pérdida de talento puede tener consecuencias negativas para la economía y la imagen de marca empleadora de las empresas, lo que hace que la retención de empleados sea un objetivo primordial para muchas organizaciones. Por esta razón, la aplicación de la analítica en recursos humanos se ha vuelto cada vez más importante para predecir y prevenir la rotación de personal. En este trabajo, se buscó diseñar un modelo predictivo efectivo para la empresa Psyconometrics, que permita predecir la rotación temprana de empleados, lo cual puede generar una importante ventaja competitiva de la compañía. Se construyó un modelo de predicción de rotación de personal implementando técnicas de machine learning y considerando variables relacionadas con la satisfacción de los empleados, el clima laboral, la motivación y las oportunidades de desarrollo profesional. Se empleó la metodología CRIPSDM y en el modelamiento, las técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado. Logrando un rendimiento del modelo de rotación de personal. Se concluyó que las variables de mayor importancia para la predicción son el tipo de contrato, la responsabilidad, el compromiso y madurez emocional, con el fin de tomar acciones oportunas y eficaces que eviten una debilitación mayor de la relación laboral.spa
dc.format.extentp.59spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttp://repository.ucatolicaluisamigo.edu.co/handle/20.500.14531/1986
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Catolica Luis Amigospa
dc.publisher.facultyEscuela de Posgradosspa
dc.publisher.placeMedellinspa
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccessspa
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_16ecspa
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/spa
dc.sourceUniversidad Católica Luis Amigóspa
dc.subject.armarcAdministración de personalspa
dc.subject.armarcPersonnel managementeng
dc.subject.armarcPlanificación de recursos humanosspa
dc.subject.armarcManpower planningeng
dc.subject.armarcCambio organizacionalspa
dc.subject.armarcOrganizational changeeng
dc.subject.armarcReubicación de empleadosspa
dc.subject.armarcEmployees - Relocationeng
dc.subject.armarcMovilidad laboralspa
dc.subject.armarcLabor mobilityeng
dc.titleConstrucción de un modelo de predicción de riesgos en la rotación de personal usando técnicas de Machine Learningspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_1843spa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bccespa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Especializaciónspa
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bccespa
thesis.degree.disciplineEscuela de posgrados.Especialización en Big Data e Inteligencia de Negocios.spa
thesis.degree.grantorUniversidad Catolica Luis Amigospa
thesis.degree.levelEspecializaciónspa
thesis.degree.nameEspecialista en Big Data e Inteligencia de Negocios.spa

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