La analítica en Recursos Humanos (RRHH) se refiere al uso de técnicas y herramientas de análisis de datos para gestionar y optimizar las funciones y procesos relacionados con el personal de una organización. Este enfoque permite a las empresas tomar decisiones informadas sobre la contratación, retención, desarrollo y bienestar de los empleados.

1. People Analytics: Es el uso de datos y análisis para comprender y mejorar el rendimiento y la experiencia de los empleados.
2. HR Metrics: Indicadores clave de rendimiento (KPIs) específicos de RRHH, como la tasa de rotación, el tiempo de contratación, la satisfacción de los empleados, etc.
3. Employee Lifecycle: El ciclo de vida del empleado, desde la contratación hasta la salida, y cómo se pueden aplicar análisis en cada etapa.
4. Predictive Analytics: Uso de modelos predictivos para anticipar tendencias y comportamientos futuros de los empleados.

• Mejora de la Retención de Empleados: Identificar factores que contribuyen a la rotación y desarrollar estrategias para retener talento.
• Optimización del Proceso de Contratación: Analizar datos para mejorar la eficiencia y efectividad del proceso de selección.
• Desarrollo del Talento: Identificar necesidades de formación y desarrollo, y medir el impacto de las iniciativas de capacitación.
• Mejora del Compromiso y la Satisfacción: Evaluar el bienestar y la satisfacción de los empleados para crear un entorno de trabajo positivo.

1. Microsoft Excel: Para análisis básicos y creación de dashboards.
2. Tableau/Power BI: Para visualización avanzada de datos y creación de informes interactivos.
3. HRIS (Human Resource Information Systems): Sistemas integrados que gestionan datos de RRHH.
4. Google Analytics: Para analizar el tráfico y la interacción en portales de empleo y sitios web de la empresa.

1. Análisis Descriptivo: Resumen de datos históricos para entender qué ha sucedido en el pasado.
2. Análisis Predictivo: Uso de modelos estadísticos y algoritmos de machine learning para predecir futuros comportamientos y tendencias.
3. Análisis Prescriptivo: Proporciona recomendaciones específicas basadas en los análisis descriptivos y predictivos.

Objetivo: Reducir la tasa de rotación de empleados en un 10% en el próximo año.

Pasos:

1. Recopilación de Datos: Reunir datos históricos sobre la rotación de empleados, encuestas de satisfacción, evaluaciones de desempeño, etc.
2. Análisis Descriptivo: Identificar patrones y tendencias en los datos históricos.
3. Análisis Predictivo: Utilizar modelos de regresión para identificar factores que predicen la rotación de empleados.
4. Desarrollo de Estrategias: Basado en los hallazgos, desarrollar estrategias para mejorar la retención, como programas de desarrollo profesional, mejoras en el ambiente laboral, etc.
5. Implementación y Monitoreo: Implementar las estrategias y monitorear su efectividad a lo largo del tiempo.

Explicación del Código:

• Importación de Librerías: Se importan las librerías necesarias para el análisis.
• Carga de Datos: Se carga el conjunto de datos de empleados.
• Selección de Características: Se seleccionan las características relevantes para el análisis.
• División de Datos: Se dividen los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba.
• Creación y Entrenamiento del Modelo: Se crea y entrena un modelo de regresión logística.
• Predicciones y Evaluación: Se hacen predicciones y se evalúa la precisión del modelo.

Objetivo: Analizar los datos de satisfacción de los empleados y crear un dashboard en Tableau.

Pasos:

1. Recopilación de Datos: Obtener datos de satisfacción de empleados.
2. Limpieza de Datos: Asegurarse de que los datos estén limpios y listos para el análisis.
3. Análisis Descriptivo: Utilizar Tableau para crear visualizaciones que resuman los datos de satisfacción.
4. Interpretación de Resultados: Analizar las visualizaciones para identificar áreas de mejora.

Solución:

1. Recopilación de Datos: Descargar el conjunto de datos de satisfacción de empleados.
2. Limpieza de Datos: Utilizar Excel o Python para limpiar los datos.
3. Análisis Descriptivo en Tableau:
   • Importar los datos a Tableau.
   • Crear gráficos de barras, gráficos de líneas y tablas para visualizar los niveles de satisfacción.
   • Filtrar los datos por departamento, antigüedad, etc.
4. Interpretación de Resultados: Identificar departamentos con baja satisfacción y proponer acciones para mejorar.

La analítica en Recursos Humanos permite a las organizaciones tomar decisiones basadas en datos para mejorar la gestión del talento, optimizar procesos y aumentar la satisfacción y retención de los empleados. Al utilizar herramientas y técnicas adecuadas, las empresas pueden transformar sus datos en información valiosa que impulsa el éxito organizacional.

En la siguiente sección, exploraremos cómo implementar proyectos de analítica, comenzando con la definición de objetivos y KPIs.