Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/10495/38257
Título : Desarrollo de modelo de análisis de sentimientos para la encuesta de medición de satisfacción laboral #YTúQuéDices en la Vicepresidencia de Talento y Cultura de Bancolombia.
Autor : Prada salas, Geiler David
metadata.dc.contributor.advisor: Vélez Sánchez, Elkin Orlando
metadata.dc.subject.*: Análisis de sentimientos
Sentiment Analysis
Calidad de la vida laboral
Quality of working life
Cultura del trabajo
Culture of work
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept4536
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept6944
https://id.nlm.nih.gov/mesh/D000090042
Fecha de publicación : 2024
Resumen : RESUMEN : En el escenario empresarial actual, el entendimiento profundo de los empleados se convierte en una herramienta estratégica para mejorar la eficiencia y la cohesión organizacional. La satisfacción laboral, la cultura y la identidad corporativa son elementos clave que influyen en la dinámica interna y el éxito a largo plazo. Este proyecto fusiona las técnicas de optimización de procesos de la ingeniería industrial y el análisis de datos como herramientas para interpretar las voces internas de los empleados y transformarlas en decisiones informadas. A través del análisis de sentimientos y el aprendizaje automático, se busca descifrar patrones emocionales en las respuestas de los empleados, modelar sus perspectivas y traducirlas en estrategias. Con la implementación de un tablero de control visual, los líderes podrán tomar decisiones más ágiles y efectivas para promover el bienestar laboral y construir una cultura organizacional sólida. En última instancia, esta convergencia técnica y humana aspira a mejorar el funcionamiento de la organización mientras nutre la conexión y el compromiso de los empleados.
ABSTRACT : In the current business landscape, a deep understanding of employees becomes a strategic tool to enhance efficiency and organizational cohesion. Job satisfaction, culture, and corporate identity are key elements that influence internal dynamics and long-term success. This project combines techniques from industrial engineering process optimization and data analysis as tools to interpret employees' internal voices and translate them into informed decisions. Through sentiment analysis and machine learning, the aim is to decipher emotional patterns in employees' responses, model their perspectives, and translate them into strategies. With the implementation of a visual dashboard, leaders will be able to make more agile and effective decisions to promote employee well-being and build a strong organizational culture. Ultimately, this technical and human convergence aims to improve the organization's performance while nurturing employee connection and commitment.
Aparece en las colecciones: Ingeniería Industrial

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