Análisis de datos para la mejora de los servicios de recursos humanos en las empresas

Abstract

Este estudio busca analizar, comprender y optimizar mediante el análisis de datos ciertos campos de los recursos humanos de las empresas, haciendo especial énfasis en el fenómeno de la deserción laboral. Para la realización del mismo se ha trabajado sobre una base de datos que recoge información de los recursos humanos de una empresa relacionados con la deserción de sus empleados. Para ello se han empleado en primer lugar análisis descriptivos, así como diversos test y modelos estadísticos para el estudio de los datos con los que se ha trabajado. Posteriormente se ha realizado un análisis más exhaustivo de la base de datos y se ha estudiado el fenómeno de la deserción en los empleados de la empresa con un perfil laboral bueno. Más adelante se ha realizado una predicción del abandono de cada trabajador según varios algoritmos de Machine Learning y se ha estudiado cuál de ellos presenta un mejor desempeño a la hora de realizar la estimación. Por último, se ha desarrollado un panel de control para la visualización de los datos en el que se incluyen, entre otras cosas, la predicción obtenida previamente por el algoritmo que ha obtenido los mejores resultados de los estudiados.

This study seeks to analyse, understand and optimize by analysing data certain fields of the human resources of companies, with special emphasis on the phenomenon of job desertion. For the realization of it, the work has been done on a database that collects information on the human resources of a company related to the desertion of its employees. For this, descriptive analyses have been used in the first place, as well as various tests and statistical models for the study of the data with which it has been worked. Subsequently, a more thorough analysis of the database has been carried out and the phenomenon of desertion in the company's employees with a good work profile has been studied. Later, a prediction of the abandonment of each worker has been made according to several Machine Learning algorithms and it has been studied which one presents a better performance when making the estimate. Finally, a dashboard has been developed for the visualization of the data that includes, among other things, the prediction obtained previously by the algorithm that has obtained the best results of the studied.