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dc.contributor.advisorFernández-Rico Urgoiti, José María
dc.contributor.advisorOrtiz Lozano, José María
dc.contributor.authorOchoa Ruiz, María del Carmen
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, ICADE Business Schooles_ES
dc.date.accessioned2022-05-05T07:30:43Z
dc.date.available2022-05-05T07:30:43Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/68031
dc.descriptionMáster Universitario en Recursos Humanoses_ES
dc.description.abstractLa revolución digital, así como la globalización están cambiando el mundo organizacional, por ello, los profesionales de Recursos Humanos deben gestionar el talento humano de las empresas con el objetivo de cuantificar el desempeño y lograr una mejor efectividad, y para ello, deben complementar sus conocimientos técnicos y experiencia con la implementación de nuevas metodologías de análisis de datos a través de People Analytics. (Carreño et al. 2020). Es por esto por lo que, el objetivo de este proyecto PBL llevado a cabo con la empresa, ha sido el de analizar un conjunto de datos con el fin de predecir el rendimiento de empleados y una consecuente mejora en el ciclo de talento de dicha empresa. Cabe destacar algunas limitaciones en el estudio llevado a cabo, como es la reducida muestra de datos obtenida por parte de la empresa, ya que el modelo de regresión realizado solo explica un porcentaje pequeño de sus empleados, por lo que se ha establecido las bases para futuras líneas de investigación.es_ES
dc.description.abstractThe digital revolution, as well as globalization are changing the organizational world, so Human Resources professionals must manage the human talent of companies with the goal of quantifying performance and achieving better effectiveness, and to this end, they must complement their technical knowledge and experience with the implementation of new data analysis methodologies through People Analytics. (Carreño et al. 2020). This is why, the objective of this PBL project carried out with the company has been to analyze a set of data in order to predict the performance of employees and a consequent improvement in the talent cycle of that company. It is important to note some limitations in the study carried out, such as the small sample of data obtained by the company, since the regression model performed only explains a small percentage of its employees, which has laid the groundwork for future lines of researches_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subject53 Ciencias económicases_ES
dc.subject5311 Organización y dirección de empresases_ES
dc.subject531104 Organización de recursos humanoses_ES
dc.titleProyecto de PBL : People Analytics y Talentoes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccesses_ES
dc.keywordsAnalítica predictiva, Gestión del talento, Recursos humanos, People analyticses_ES
dc.keywordsPredictive analytics, Talent management, Human resources, People analyticses_ES


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