Modelos de predicción de renuncia de colaboradores en el Banco de Bogotá

El presente informe, titulado “Modelos de predicción de renuncia de colaboradores en el Banco de Bogotá”, tiene como objetivo detallar el trabajo realizado durante mi pasantía en esta empresa. La meta principal es desarrollar e implementar modelos que permitan anticipar las renuncias de los colaboradores activos en la entidad. Para lograrlo, se emplearon dos enfoques: Bosques Aleatorios y Regresión Logística. En este último, se utilizaron técnicas de regularización como Lasso, Ridge y Elastic Net, con el fin de crear mapas de calor que faciliten la detección de posibles fugas de talento. Además, se identificaron las variables más influyentes en los resultados, proporcionando a la empresa información valiosa para tomar medidas concretas, tales como la implementación de proyectos de fidelización de colaboradores, contribuyendo así a la retención y conservación del talento humano.

• Autores: González Osorio, Yhan Carlos
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/39906
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/39906
• Palabra clave: Modelos predictivos; Bosques Aleatorios; Regresión logística; Fugas de talento; Variables influyentes; Fidelización del colaborador; Conservación del talento humano; Matemáticas - Tesis y disertaciones académicas; Prediction models; Random forests; Logistic regression; Employee retention; Random Forests
• License: Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional