Thesis
Predicción de fuga de trabajadores utilizando minería de datos
Autor
Palma Valdés, Eliseo Fernando
Hormazábal Ocampo, Daniel (Profesor tutor)
Institución
Resumen
104 p. En el presente proyecto de título se llevó a cabo la construcción de un modelo que
predice la renuncia de los trabajadores de los clientes-empresas de Talana. El
proyecto se llevó a cabo a través de la aplicación de la metodología LTDM,
estableciendo ciclos de trabajo e iteraciones que permiten una flexibilidad al
momento de construir los modelos, volviendo hacia etapas anteriores para ser
modificadas y analizadas. Debido a lo anterior, se define un marco teórico que
contempla principalmente elementos referentes a la minería de datos, machine
learning y a la tecnología de información. Por consiguiente, se realizó un
diagnóstico de la situación actual referente a la fuente de los datos, es decir, a
cómo se obtienen para que la empresa trabaje con ellos, con el fin de entender
cómo se estructuran, por ende, conocer de su estado y naturaleza. Se procedió a
ejecutar la metodología, empezando por entender el modelo de negocio, recopilar
y entender los datos, para luego limpiarlos y filtrarlos. Luego se procede a la
construcción de los modelos, evaluando en cada iteración, cual superaba a los
demás en su precisión para predecir la clase objetivo de renuncia. Con ello, se
mejora la calidad de los datos de entrada, se optimizan parámetros y se agrega
información. Finalizando con la evaluación de impacto del proyecto, principalmente
a nivel económico, estableciendo el beneficio por cargo y de manera global que
generaría su implementación. Además, se analiza el impacto social sobre cómo
las medidas que pueden ser tomadas gracias a las predicciones optimizan el trabajo de los empleados a nivel psicológico y como afecta en sus relaciones dentro y fuera del empleo.