Proyecto de Optimización de Talento
Equipo Insight Seekers S.L
En un entorno empresarial competitivo, la toma de decisiones fundamentadas es clave para el éxito a largo plazo. La satisfacción y retención de empleados son factores cruciales para cualquier organización, ya que impactan la productividad y rentabilidad. Con el fin de reducir la rotación de personal y aumentar la satisfacción laboral, ABC Corporation nos ha contratado para llevar a cabo un proyecto de análisis de datos y experimentación A/B.
Nuestro objetivo es identificar los factores que influyen en estos aspectos y proporcionar información útil que guíe las decisiones estratégicas de la empresa
Equipo de desarrollo:
- Maria Diz Iglesias
- Andrea Gonzalez
- Paula Martínez Cantero
🏢 ¿Quién es ABC Corporation?
ABC Corporation, fundada en 1980 en California, es una consultora tecnológica especializada en inteligencia artificial y aprendizaje automático. Se enfoca en automatizar y optimizar procesos empresariales a través de tecnologías avanzadas. Su equipo multidisciplinario, compuesto por expertos en diversas áreas, permite ofrecer soluciones personalizadas adaptadas a las necesidades de cada cliente. En su último proyecto, la empresa desarrolló una plataforma de selección inteligente que analiza automáticamente CVs, identifica habilidades clave y clasifica candidatos, además de implementar un sistema de recomendación para apoyar a los reclutadores.
🗂️ Fases del Proyecto
Fase 1: Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
Llevar a cabo un análisis exhaustivo del conjunto de datos para identificar sus características clave y familiarizarnos con la información disponible.
Fase 2: Transformación de los Datos
Realizar la limpieza y transformación de los datos para dejarlos listos para el análisis. Esto incluye:
- Reemplazar los valores en columnas cuando sea necesario.
- Convertir columnas de texto en valores numéricos cuando sea necesario.
- Eliminar datos duplicados y corregir inconsistencias.
- Corregir errores tipográficos en las categorías.
- Gestionar los valores nulos con el método más adecuado.
- Eliminar columnas que no aporten valor.
Fase 3: Diseño de BBDD e Inserción de los Datos
Desarrollar la estructura de la base de datos e insertar los datos iniciales:
- Definir la estructura de la base de datos, con tablas, claves primarias y foráneas.
- Implementar la base de datos usando herramientas necesarias
- Insertar los datos correspondientes a los empleados en la base de datos.
Fase 4: Problema de A/B Testing
Investigar la relación entre la satisfacción laboral y la rotación de empleados:
- Dividir a los empleados en dos grupos según su nivel de satisfacción laboral.
- Calcular la tasa de rotación en cada grupo.
- Realizar un análisis estadístico para identificar diferencias significativas.
- Evaluar los resultados y medir el impacto de la relación.
Fase 6: Reporte de los Resultados
Elaborar un informe detallado con visualizaciones utilizando Python:
- Generar un reporte completo con análisis descriptivos y gráficos.
- Mostrar tendencias, áreas de mejora y fortalezas dentro de la empresa.
🤝 Contribuciones
Las contribuciones son bienvenidas. Si deseas contribuir, por favor sigue los siguientes pasos:
- Haz un fork del repositorio.
- Crea una rama nueva (git checkout -b feature/nueva-caracteristica).
- Realiza tus cambios y haz commit (git commit -m 'Añadir nueva característica').
- Haz push a la rama (git push origin feature/nueva-caracteristica).
- Abre un Pull Request.
📧 Contacto
Para preguntas o sugerencias, por favor contacta con: