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http://hdl.handle.net/11531/79278
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Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | Martín Rodrigo, María José | es-ES |
dc.contributor.author | Hernández Ayúcar, Cristina | es-ES |
dc.contributor.other | Universidad Pontificia Comillas, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales | es_ES |
dc.date.accessioned | 2023-06-19T05:53:27Z | - |
dc.date.available | 2023-06-19T05:53:27Z | - |
dc.date.issued | 2024 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11531/79278 | - |
dc.description | Grado en Administración y Dirección de Empresas y Grado en Análisis de Negocios/Business Analytics | es_ES |
dc.description.abstract | El presente trabajo de fin de grado tiene como propósito principal la presentación y validación de un modelo predictivo de renuncia voluntaria de empleados en las empresas. Este estudio destaca la importancia crucial de integrar Business Analytics para optimizar procesos en recursos humanos a través de "People Analytics". El objetivo principal es reducir la alta rotación de personal identificando los factores clave que motivan a los empleados a dejar sus puestos. Los resultados obtenidos permitirán desarrollar estrategias de retención más efectivas, mejorando la gestión de recursos humanos y reduciendo los costos asociados a la rotación de personal. Con el fin de mejorar la satisfacción en el ambiente laboral se ha desarrollado un modelo predictivo de renuncia voluntaria de empleados. | es-ES |
dc.description.abstract | The main purpose of this final degree project is to present and validate a predictive model for voluntary employee turnover in companies. This study highlights the crucial importance of integrating Business Analytics to optimize human resources processes through "People Analytics." The primary objective is to reduce high employee turnover by identifying the key factors that motivate employees to leave their positions. The results obtained will allow us to develop more effective retention strategies, improving human resources management and reducing the costs associated with employee turnover. In order to enhance job satisfaction, we have developed an innovative predictive model for voluntary employee turnover. | en-GB |
dc.format.mimetype | application/pdf | es_ES |
dc.language.iso | es-ES | es_ES |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | es_ES |
dc.subject.other | KBA | es_ES |
dc.title | “Modelo predictivo para conservar el talento en las empresas” ODS nº8 | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.keywords | Renuncia voluntaria, modelo predictivo, recursos humanos, algoritmo, satisfacción laboral, análisis de datos. | es-ES |
dc.keywords | Voluntary resignation, predictive model, human resources, algorithm, job satisfaction, data analysis. | en-GB |
Aparece en las colecciones: | KBA-Trabajos Fin de Grado |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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Registro de la Propuesta de TFG Cristina Hernandez Ayucar.pdf | PREC | 220,38 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir Request a copy |
TFG-Hernandez Ayucar, Cristina.pdf | Trabajo Fin de Grado | 1,26 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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