People Analytics: uso de árvores de decisão na retenção de talentos

• Autor(a) principal: Abreu, Leonardo Evangelista de
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/217419
• topic: Árvores de decisão; Retenção de talentos; Recursos humanos; Gestão de pessoas; People analytics; Decision trees; Retaining talent; Human resources; People management

Este trabalho foi desenvolvido com uma base de dados disponível pelo Kaggle e tem como objetivo identificar, traçar o perfil e prever, por meio do uso de árvores de decisão, quais pessoas têm tendência a se desligar de uma empresa a partir de suas características pessoais e profissionais. A ideia do projeto consiste em mostrar que o uso de ferramentas estatísticas na área de Gestão de Pessoas pode agregar muito valor de forma prática e simples, ainda mais nessa área que a análise de dados não é muito frequente. Embora a base de dados seja desbalanceada e possui muitos valores faltantes, para fins práticos desconsiderou-se as observações que possuíam pelo menos um dado faltante e não foi usado nenhuma técnica para equilibrar as classes de interesse. Para lidar com as variáveis categóricas foram criadas variáveis dummy pois o sckit-learn, biblioteca usada para modelagem no Python, não suporta dados categóricos. Foram feitos dois modelos, o primeiro cresceu exaustivamente, ficando muito específico com problemas de sobreajuste, enquanto o segundo foi podado usando o critério de custo de complexidade. Através de métricas estatísticas, tais como Recall, Precisão e F1-Score, checou-se a performance dos modelos avaliando se possuem boa capacidade discriminante. Embora alguns dados sobre os colaboradores possam ser difíceis de serem obtidos, as árvores de decisão demonstram serem bem interessantes para auxiliar na retenção de talentos.