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Curso

Analítica de RR. HH.: Predicción de la rotación de empleados en R

IntermedioNivel de habilidad

Actualizado 8/2024

Predecir la rotación de empleados y diseñar estrategias de retención.

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RMachine Learning

4 h

14 vídeos

50 Ejercicios

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Descripción del curso

El crecimiento de una organización depende en gran medida de la retención del personal. La pérdida frecuente de empleados afecta a la moral y contratar a nuevos es más caro que retener a los actuales. La buena noticia es que las organizaciones pueden aumentar la retención con estrategias de intervención basadas en datos. Este curso se centra en la adquisición de datos de múltiples fuentes de RR. HH., la exploración y creación de nuevas variables, la construcción y validación de un modelo de regresión logística y, por último, cómo calcular el ROI de una posible estrategia de retención.

Requisitos previos

HR Analytics: Exploring Employee Data in R

1

Introducción

Este capítulo comienza con una introducción general a la rotación de empleados y a los motivos de salida que comparten las personas. Aprenderás a calcular la tasa de rotación y a explorarla desde distintas perspectivas. También identificarás segmentos de talento para tu análisis y unificarás datos relevantes de varias fuentes de RR. HH. para obtener insights más útiles.

¿Qué es la rotación?

Objetivos de la predicción de rotación de empleados

Importar datos de plantilla y rotación

Explorando los datos

¿Qué proporción de empleados se ha marchado?

¿Qué niveles tienen una tasa de rotación alta?

¿La tasa de rotación varía entre ubicaciones?

Arquitectura de datos de RR. HH.

Filtrar el conjunto de datos

Combinando conjuntos de datos de RR. HH. (I)

Combinando conjuntos de datos de RR. HH. (II)

Visión general de los datos maestros

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2

Ingeniería de características

En este capítulo crearás nuevas variables a partir de los datos existentes para explicar la rotación. Analizarás la compensación y calcularás el compa-ratio para medir la equidad salarial de toda la plantilla. Para identificar las variables más importantes que influyen en la rotación, utilizarás el concepto de Valor de Información (IV, por sus siglas en inglés).

Ingeniería de características

Obtener la diferencia de edad

Calcular el índice de cambios de empleo

Derivar la antigüedad de la plantilla

Compensación

Explorando la compensación

Brecha salarial

Derivar el Compa-ratio

Derivar el nivel de compa

Valor de la información

Calcular el Information Value

¿Qué variables son importantes?

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3

Predicción de la rotación

En este capítulo construirás un modelo de regresión logística para predecir la rotación teniendo en cuenta la multicolinealidad entre variables.

Separación de datos

Divide los datos

Corroborar las particiones

Introducción a la regresión logística

Crea tu primer modelo de regresión logística

Crea un modelo de regresión logística múltiple

Interpretar los niveles de significación

Multicolinealidad

Detección de multicolinealidad

Cómo tratar la multicolinealidad

Construye tu modelo final

Creación del modelo final de regresión logística

Entender las predicciones del modelo

Interpreta los resultados

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4

Validación del modelo, intervenciones de RR. HH. y ROI

En este capítulo calcularás la exactitud de tu modelo y clasificarás a las personas en grupos según su nivel de riesgo. A continuación, definirás una estrategia de intervención y calcularás el ROI de dicha estrategia.

Validar los resultados de la regresión logística

Crea una matriz de confusión

Exactitud de tu modelo

Diseñar una estrategia de retención

Calcular la probabilidad de riesgo de rotación

Creación de niveles de riesgo de rotación

¿Qué harías tú?

Retorno de la inversión

Crear rangos de incremento salarial

Calcula la tasa de rotación según el rango de subida salarial

Calcular el ROI

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