Abstract

MARQUEZ-HERMOSILLO, Abigail; RODRIGUEZ, Luis Felipe; SALAZAR-LUGO, Guillermo  and  BORREGO, Gilberto. Perfil de empleados y rotación laboral en empresas de outsourcing: Un enfoque de minería de datos. Ing. invest. y tecnol. [online]. 2023, vol.24, n.4, 1779.  Epub Nov 28, 2023. ISSN 2594-0732.  https://doi.org/10.22201/fi.25940732e.2023.24.4.031.

Las técnicas de minería de datos se pueden aplicar para buscar información oculta en grandes volúmenes de datos. En la gestión de recursos humanos, la minería de datos es un enfoque útil para identificar las razones detrás de la rotación y el comportamiento de los empleados. Este conocimiento permite identificar perfiles de empleados y ayuda a mejorar los procesos de selección de personal, que son medios apropiados para reducir la tasa de rotación en las empresas. En este artículo analizamos la situación de una empresa de subcontratación de recursos humanos y aplicamos técnicas de minería de datos para clasificar la rotación laboral en empleados poco calificados. Seguimos la metodología CRISP-DM para crear y evaluar diferentes modelos de clasificación y descubrir una lista de características relevantes de los perfiles de los empleados propensos a la rotación. Además, comparamos los resultados de las técnicas aplicadas para evaluar el desempeño y la idoneidad para identificar factores asociados con la rotación y generar perfiles de empleados no deseados. Los resultados muestran que la edad, el salario, la ubicación y la experiencia laboral en tiempo y área son factores clave que ayudan a clasificar la rotación y, por lo tanto, pueden usarse para sugerir políticas de selección de personal a la empresa. Los resultados obtenidos en este artículo pueden servir como un marco de referencia para las empresas que contratan empleados poco calificados y particularmente para aquellos que brindan servicios de subcontratación de recursos humanos para que puedan recopilar y analizar datos de los empleados e identificar perfiles propensos a la rotación. La importancia de este trabajo es que los resultados: 1) Se presentan en el contexto de la situación de una empresa real de subcontratación de recursos humanos y 2) Se obtienen del análisis de los datos de empleados poco calificados disponibles en dicha empresa, que son aspectos poco explorados en investigaciones relacionadas. Una limitación para esta investigación fue la ausencia parcial de datos sociodemográficos específicos, así como de variables relacionadas con el clima y la cultura organizacional.

Keywords : Rotación laboral; perfiles de empleado; minería de datos; analítica de datos; técnicas de clasificación.