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Aplicación de la analítica de recursos humanos en un subproceso de talento humano para un caso de estudio del sector minero energético

dc.contributor.advisorCalvo López, John Pablo
dc.contributor.advisorFranco Franco, Carlos Alberto
dc.creatorÁvila González, Adriana Alexandra
dc.creator.degreeMagíster en Business Analytics
dc.date.accessioned2023-06-30T21:23:50Z
dc.date.available2023-06-30T21:23:50Z
dc.date.created2023-06-09
dc.descriptionEn este documento se presenta la aplicación de la analítica de recursos humanos en el subproceso de compensación laboral de talento humano para un caso de estudio del sector minero energético, de tal manera que se cuente con un esquema que facilite el planteamiento de propuestas y la toma decisiones alineadas con la estrategia de talento humano y que contribuyan con la atracción, fidelización y desarrollo del personal. Este proyecto se desarrolló bajo la metodología Cross Industry Standard Process for Data Mining - CRISP-DM, en donde se podrá identificar la aplicación del marco de trabajo SCRUM, gobernanza de sistemas de información, gestión del ciclo de vida analítico, visualización de datos, y técnicas descriptivas y predictivas.
dc.description.abstractThis document presents the approach of human resources analytics in the sub-process of labor compensation of human resources in a case study of the energy and mining sector with the purpose of getting a scheme that helps the proposal formulation and decision-making process aligned with the strategy of the case study and looking for the staff’s attraction, loyalty, and development. We will use the Methodology Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), where we identify the application of the SCRUM framework, governance of information systems, analytics life cycle management, data visualization, and descriptive and predictive techniques.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.48713/10336_39999
dc.identifier.urihttps://repository.urosario.edu.co/handle/10336/39999
dc.publisherUniversidad del Rosario
dc.publisher.departmentEscuela de Administración
dc.publisher.departmentEscuela de Ingeniería, Ciencia y Tecnología
dc.publisher.programMaestría en Business Analytics
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.accesRightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccess
dc.rights.accesoBloqueado (Texto referencial)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.source.bibliographicCitationAgarwal, N. (2019). Getting started with Gradient Boosting Machines—Using XGBoost and LightGBM parameters. Nityesh. https://www.nityesh.com/gradient-boosting-machines-intro/
dc.source.bibliographicCitationAmazon Web Services. (2023). Hiperparámetros LightGBM - Amazon SageMaker. Amazon Web Services. https://docs.aws.amazon.com/es_es/sagemaker/latest/dg/lightgbm-hyperparameters.html
dc.source.bibliographicCitationArcGIS. (2023). Cómo funciona el algoritmo LightGBM. ArcGIS Pro. https://pro.arcgis.com/es/pro-app/latest/tool-reference/geoai/how-lightgbm-works.htm
dc.source.bibliographicCitationChange Américas. (2020). Compensatech. Change Digital. https://changeamericas.com/changedigital/compensatech/
dc.source.bibliographicCitationConsuegra, N., & Majarin, D. (2021). Estudio de la brecha salarial: Un análisis de cómo impacta el género sobre el salario. Revista de Casos de Estudio en HR Analytics, 01, 24.
dc.source.bibliographicCitationContreras, L., Fuentes, H., & Tarazona, G. (2021). Herramientas de aprendizaje automático para determinar el rendimiento académico en la educación superior: Primera parte. Universidad Distrital Francisco José de Caldas.
dc.source.bibliographicCitationEscobar, H., Burbano, W., & Puris, A. (2016). Análisis inteligente de datos aplicado al proceso de nivelación en la Universidad Técnica Estatal de Quevedo. Revista publicando, 7(3), 33-44.
dc.source.bibliographicCitationEspinosa-Zúñiga, J. J. (2020). Aplicación de algoritmos Random Forest y XGBoost en una base de solicitudes de tarjetas de crédito. Ingeniería, investigación y tecnología, 21(3). https://doi.org/10.22201/fi.25940732e.2020.21.3.022
dc.source.bibliographicCitationHaak, T. (2018). 10 Trends in Workforce Analytics for 2019 [AIHR Academy To Innovate HR]. AIHR. https://www.aihr.com/blog/10-trends-in-workforce-analytics/
dc.source.bibliographicCitationIBM. (2012). Manual CRISP-DM de IBM SPSS Modeler.
dc.source.bibliographicCitationIBM. (2023a). ¿Qué es el algoritmo de k vecinos más cercanos? IBM. https://www.ibm.com/mx-es/topics/knn
dc.source.bibliographicCitationIBM. (2023b). ¿Qué es un bosque aleatorio? IBM. https://www.ibm.com/mx-es/topics/random-forest
dc.source.bibliographicCitationMargherita, A. (2022). Human resources analytics: A systematization of research topics and directions for future research. Human Resource Management Review, 32(2), 1-13. https://doi.org/10.1016/j.hrmr.2020.100795
dc.source.bibliographicCitationSancho, F. (2021). Aprendizaje Inductivo: Árboles de Decisión. http://www.cs.us.es/~fsancho/?e=104
dc.source.bibliographicCitationScikit-learn. (2023a). Sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier. Scikit-Learn. https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier.html
dc.source.bibliographicCitationScikit-learn. (2023b). Sklearn.tree.DecisionTreeClassifier. Scikit-learn. https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.DecisionTreeClassifier.html
dc.source.bibliographicCitationVulpen, E. van. (2016). Predictive Analytics in Human Resources. AIHR. https://www.aihr.com/blog/predictive-analytics-human-resources/
dc.source.instnameinstname:Universidad del Rosario
dc.source.reponamereponame:Repositorio Institucional EdocUR
dc.subjectAnalítica
dc.subjectCompensación laboral
dc.subjectRecursos humanos
dc.subject.keywordAnalytics
dc.subject.keywordLabor compensation
dc.subject.keywordHuman resources
dc.titleAplicación de la analítica de recursos humanos en un subproceso de talento humano para un caso de estudio del sector minero energético
dc.title.TranslatedTitleApproach of human resources analytics in the sub-process of human resources in a case study of the energy and mining sector
dc.typebachelorThesis
dc.type.documentTrabajo de grado
dc.type.spaTrabajo de grado
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