Principales causas de ausentismo laboral: una aplicación desde la minería de datos
Resumen: El objetivo fundamental de este trabajo es predecir el comportamiento de “motivo ausentismo” (variable dependiente) mediante técnicas de minería de datos. Se estudian diez variables independientes: sexo, edad, contrato, hijos, casado, antigüedad, turno, trabajo, sindical...
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Lenguaje: | Spanish / Castilian |
Publicado: |
Centro de Información Tecnológica
2021
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oai:scielo:S0718-076420210002000112021-04-06Principales causas de ausentismo laboral: una aplicación desde la minería de datosBerón,Emmanuel A.Mejía,DanielaCastrillón,Omar D. minería de datos ausentismo laboral correlación influencia moderada Resumen: El objetivo fundamental de este trabajo es predecir el comportamiento de “motivo ausentismo” (variable dependiente) mediante técnicas de minería de datos. Se estudian diez variables independientes: sexo, edad, contrato, hijos, casado, antigüedad, turno, trabajo, sindicalizado y escolaridad. La variable dependiente se examina en dos estados: enfermedad y calamidad. Por medio del algoritmo J48 (Weka), se selección las variables independientes más influyentes y se predice el comportamiento de la variable dependiente. Los resultado muestran, con efectividad superior al 94.72%, que las variables independientes más influyentes en el ausentismo laboral son: sindicalizado, hijos, sexo, contrato, estudios, casado y antigüedad. Las otras variables (salario, turno, y edad) parecen tener menos influencia. Se concluye que el desarrollo metodológico llevado acabo define una forma objetiva para resolver un problema tradicionalmente analizado de forma subjetiva y que puede ser replicable si se siguen los pasos estructurados en la metodología propuesta.info:eu-repo/semantics/openAccessCentro de Información TecnológicaInformación tecnológica v.32 n.2 20212021-04-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642021000200011es10.4067/S0718-07642021000200011 |
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Resumen: El objetivo fundamental de este trabajo es predecir el comportamiento de “motivo ausentismo” (variable dependiente) mediante técnicas de minería de datos. Se estudian diez variables independientes: sexo, edad, contrato, hijos, casado, antigüedad, turno, trabajo, sindicalizado y escolaridad. La variable dependiente se examina en dos estados: enfermedad y calamidad. Por medio del algoritmo J48 (Weka), se selección las variables independientes más influyentes y se predice el comportamiento de la variable dependiente. Los resultado muestran, con efectividad superior al 94.72%, que las variables independientes más influyentes en el ausentismo laboral son: sindicalizado, hijos, sexo, contrato, estudios, casado y antigüedad. Las otras variables (salario, turno, y edad) parecen tener menos influencia. Se concluye que el desarrollo metodológico llevado acabo define una forma objetiva para resolver un problema tradicionalmente analizado de forma subjetiva y que puede ser replicable si se siguen los pasos estructurados en la metodología propuesta. |
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