Intenção de rotatividade de funcionários - Mapeamento de perfis sob uma árvore de decisão
DOI:
https://doi.org/10.23925/2446-9513.2022v9id58575Palavras-chave:
Análise de Pessoas, Análise de RH, Rotatividade, Àrvores de DecisãoResumo
Este trabalho tem como objetivo mapear alguns perfis com maior propensão a sair prematuramente de uma empresa. A análise é importante porque afeta a produtividade dos funcionários e representa um alto custo para empresas em todo o mundo. A pesquisa aplica um modelo de árvore de decisão em um banco de dados de estudo de domínio público com 1470 registros, onde é possível agrupar perfis sob 38 variáveis diferentes para entender o que pode influenciar mais na rotatividade. O resultado é um modelo com 81% de acerto que identificou funcionários que trabalham horas extras e novos contratados na função de executivo de vendas com maior risco de desligamento prematuro da empresa. Em algumas abordagens de modelagem é necessário focar mais na interpretabilidade do que no desempenho. Como o objetivo desta pesquisa é mapear e entender os principais fatores de rotatividade, o modelo de árvore de decisão é o ideal. No entanto, o modelo tem um retorno de 27%, o que significa que pode prever cerca de 1/3 dos casos de rotatividade. Este artigo contribui com uma verdadeira aplicação de modelagem para Análise de Pessoas, compartilhando abertamente o desempenho do modelo e discutindo as características relacionadas à rotatividade. As empresas podem adaptar este estudo em seus bancos de dados para rastrear funcionários em grupos de risco de rotatividade.
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