Implementación de machine learning en la rotación de personal

Abstract

El informe aborda la importancia de la retención del personal en una empresa y cómo la alta rotación de personal puede afectar la productividad, la innovación y la rentabilidad. Para evitar la fuga de talentos, se propone el uso de herramientas de análisis de datos y machine learning para intentar predecir el fenómeno de rotación y fuga de talentos dentro de las organizaciones. El objetivo general del informe es diseñar una estrategia mediante el uso de análisis de datos y machine learning para entender y predecir el fenómeno de fuga de talentos dentro de las compañías para la toma inteligente e informada de decisiones en el área de retención de recursos humanos. El informe también describe los factores y aspectos que afectan a la retención de personal, explora posibles estrategias para aumentar la retención de personal y propone acciones para minimizar la tasa de rotación.

The report discusses the importance of staff retention in a company and how high staff turnover can affect productivity, innovation, and profitability.To avoid Talent drain, the use of data analysis and machine learning tools is proposed to try to predict the phenomenon of turnover and talent drain within organizations. The overall objective of the report is to design a strategy by using data analytics and machine learning to understand and predict the phenomenon of talent drain within companies for intelligent and informed decision-making in the area of human resource retention. The report also outlines the factors and aspects affecting staff retention, explores potential strategies to increase staff retention, and proposes actions to minimize the turnover rate.