Análisis y predicción de deserciones en campaña de INTOUCH CX

dc.contributor.advisorTrejos Ángel, Deccy Yanteh
dc.contributor.authorOspina Mogollón, Elver Yamid
dc.contributor.orcidTrejos Ángel; Deccy Yanteh [0000-0001-7586-9091]
dc.date.accessioned2025-04-04T17:38:40Z
dc.date.available2025-04-04T17:38:40Z
dc.date.created2024-12-06
dc.descriptionEste proyecto tiene como objetivo analizar la deserción de empleados en la empresa. Se busca caracterizar a aquellos que permanecen más y menos tiempo en la organización. Utilizando herramientas visuales como Excel y R, se desarrollan árboles de decisión para identificar estos patrones y elaborar un perfil del candidato ideal. Este perfil será presentado al área de reclutamiento con el propósito de disminuir la tasa de deserción en la empresa. Asimismo, se desarrolló un modelo de predicción utilizando la herramienta Google Colab, con la finalidad de identificar a los empleados que podrían abandonar la empresa a corto, mediano y largo plazo.
dc.description.abstractThis project aims to analyze the desertion of employees in the company. HE seeks to characterize those who remain longer and shorter in the organization. Using visual tools such as Excel and R, decision trees are developed to identify these patterns and develop a profile of the ideal candidate. This profile will be presented to the recruitment area with the purpose of reducing the dropout rate in the company. Likewise, a prediction model was developed using the tool Google Colab, in order to identify employees who could leave the company company in the short, medium and long term.
dc.format.mimetypepdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11349/94650
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Distrital Francisco José de Caldas
dc.relation.referencesStephen Milborrow. Plot ’rpart’ Models: An Enhanced Version of ’plot.rpart’. Versión 3.1.2. Disponible en: https://cran.r-project.org/web/packages/rpart. plot/rpart.plot.pdf. Fecha de publicación: 26 de febrero de 2024.
dc.relation.referencesTherneau, Terry; Atkinson, Beth; Ripley, Brian. Recursive Partitioning and Regression Trees. Versión 4.1.23. Disponible en: https://cran.r-project.org/web/ packages/rpart/rpart.pdf. Fecha de publicación: 4 de diciembre de 2023.
dc.relation.referencesPowers, David Martin Ward. Evaluation: From Precision, Recall and F-Factor to ROC, Informedness, Markedness & Correlation. Disponible en: https://www. researchgate.net/publication/228529307_Evaluation_From_Precision_ Recall_and_F-Factor_to_ROC_Informedness_Markedness_Correlation. Fecha de publicación: enero de 2008.
dc.relation.referencesGoogle Developers. Machine Learning Glossary. Disponible en: https:// developers.google.com/machine-learning/glossary?hl=es-419#a.
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)
dc.rights.accessrightsOpenAccess
dc.subjectModelo
dc.subjectModelo predictivo
dc.subjectAnálisis de datos
dc.subjectDeserción
dc.subjectÁrbol de decisión
dc.subject.keywordModel
dc.subject.keywordPredictive model
dc.subject.keywordData Analysis
dc.subject.keywordDropout
dc.subject.keywordDecision tree
dc.subject.lembMatemáticas -- Tesis y disertaciones académicas
dc.subject.lembCambio de empleo
dc.subject.lembAnálisis de información
dc.subject.lembToma de decisiones
dc.subject.lembPronóstico de la económia -- Modelos matemáticos
dc.titleAnálisis y predicción de deserciones en campaña de INTOUCH CX
dc.title.titleenglishAnalysis and prediction of desertions in INTOUCH CX campaign
dc.typebachelorThesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.degreePasantía
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis

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