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Título : Análisis de clasificación de aspirantes en procesos de selección de la compañía Galletas Noel
Autor : Echeverry Agudelo, Sara Lucía
metadata.dc.contributor.advisor: Castañeda López, María Eugenia
Acosta Sierra, Ángela María
metadata.dc.subject.*: Cluster analysis
Hierarchical clustering (Cluster analysis)
Correlation (Statistics)
Multivariate analysis
Selección de personal
Personnel selection
Algoritmo
Algorithms
Análisis clúster
Correlación (Estadística)
Análisis multivariante
HDBSCAN
UMAP
http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85027250
http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh2013002984
http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85033032
http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85088390
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept14684
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2024
Fecha de publicación : 2021
Resumen : RESUMEN: La compañía Galletas Noel S.A.S cumple en el mercado 105 años y en la actualidad busca introducir el análisis de datos en sus procesos de selección de colaboradores. El área de gestión humana se encuentra interesada en identificar características clave que pertenezcan a sus aspirantes, con el objetivo de reconocer personas con tendencia a ser seleccionadas y formar parte de la compañía. Para la solución de este planteamiento se considera un problema de clasificación de aspirantes, con lo que se lleva a cabo el desarrollo de un algoritmo de reducción de dimensionalidad no lineal llamado UMAP y un algoritmo de agrupación jerárquico llamado HDBSCAN. Además, se realiza una estadística descriptiva para comparar los grupos.
ABSTRACT: The company Galletas Noel S.A.S has been in the market for 105 years and is currently seeking to introduce data analysis in its employee selection processes. The human resources area is interested in studying key characteristics that belong to its applicants, with the objective of identifying people with a tendency to be selected and become part of the company. For the solution of this approach, an applicant classification problem is considered, with which the development of a nonlinear dimensionality reduction algorithm called UMAP and a hierarchical clustering algorithm called HDBSCAN is carried out. In addition, descriptive statistics is performed to compare the groups.
Aparece en las colecciones: Estadística

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