Llorens Marín, MiguelRey Caldeyro, María Ema2023-06-162023-06-162021-09https://hdl.handle.net/20.500.14352/5171La deserción laboral es una de las principales preocupaciones en las grandes empresas hoy en día, y el principal problema de estudio en lo que refiere al análisis de datos en el área de recursos humanos. Esto se debe principalmente a las altas tasas de rotación laboral que existen en el mercado, y los altos costos de reemplazo de los trabajadores. El objetivo de este trabajo es encontrar el modelo que mejor prediga la deserción laboral dentro de una empresa e identificar las variables que mayor influencia tienen en esta decisión. Para ello se utilizó una base de datos pública que consta de características tanto personales como profesionales de 1470 empleados. En una primera instancia se llevó a cabo un proceso de exploración de datos, se seleccionaron varios conjuntos de variables y, finalmente, se probaron diferentes algoritmos predictivos. Se llegó a la conclusión de que, en este caso, el modelo que mejor explica la variable objetivo es el de regresión logística. Por otra parte, se detectó que las variables que mejor explican la variable objetivo son la realización de horas extras, el nivel del puesto de trabajo, la edad, los años de servicio en la empresa, los años de trabajo en el puesto actual y los años trabajados bajo la supervisión del mismo gerente. Este estudio, no solo permite a las empresas detectar cuales son los empleados con mayor riesgo de deserción, sino que, además, representa una herramienta de apoyo clave para identificar aspectos a mejorar en lo que refiere a la calidad del entorno de trabajo.spamaster thesisopen access658.3Deserción laboralRotación laboralRecursos humanosAlgoritmos predictivosRegresión logísticaEmployee attritionJob rotationHuman resourcesMachine learning techniquesLogistic regressionEstadísticaProbabilidades (Estadística)1209 Estadística1208 Probabilidad