Predicción de renuncia voluntaria de colaboradores con perfil tecnológico de una entidad financiera utilizando regresión logística binaria

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Estadística e Informática
Detalles Bibliográficos
Autor: Romero Montoya, Renzo Rubén
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/6228
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/6228
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Trabajadores
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spelling Sotomayor Ruiz, Rino Nicanoraf112e9e-3673-4563-9534-64b1fe1bf577Romero Montoya, Renzo Rubén2024-02-02T19:58:29Z2024-02-02T19:58:29Z2023https://hdl.handle.net/20.500.12996/6228Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Estadística e InformáticaLas entidades financieras necesitan estar a la vanguardia de la tecnología para poder competir contra otras organizaciones del mismo rubro, por lo cual es fundamental no perder y retener a los colaboradores con perfiles tecnológicos, ya que ello significaría una gran pérdida de conocimientos y dinero, lo que pondría en riesgo la continuidad del negocio. Una forma de prever estas posibles pérdidas es mediante técnicas estadísticas como la regresión logística. En el presente trabajo de suficiencia profesional se describe la manera en la que se aplicó la regresión logística apoyándose en la metodología CRISP, para así obtener una clasificación correcta del 60% en la ocurrencia trimestral de la decisión de renunciar del colaborador con perfil tecnológico y reducir su indicador de rotación voluntaria trimestral hasta casi un 1.5%.Financial entities need to be at the forefront of technology to be able to compete against other organizations in the same field, which is why it is essential not to lose and retain collaborators with technological profiles, since this would mean a great loss of knowledge and money, which that would put business continuity at risk. One way to predict these possible losses is through statistical techniques such as logistic regression. This professional sufficiency work describes the way in which logistic regression was applied based on the CRISP methodology, to obtain a correct classification of 60% in the quarterly occurrence of the decision to resign of the collaborator with a technological profile and reduce its quarterly voluntary turnover indicator up to almost 1.5%.application/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La MolinaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/TrabajadoresTecnologíaAdministración financieraInstituciones financierasRenunciaEvaluación económicaPredicciones económicasAnálisis económicohttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04Predicción de renuncia voluntaria de colaboradores con perfil tecnológico de una entidad financiera utilizando regresión logística binariainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMSUNEDUEstadística e InformáticaUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y PlanificaciónIngeniero Estadístico Informático45661926https://orcid.org/0000-0002-8187-223509069894https://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesionalhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional542026Rosas Villena, Fernando RenéSoto Rodríguez, Iván DennysValencia Chacón, Raphael FélixORIGINALromero-montoya-renzo-ruben.pdfromero-montoya-renzo-ruben.pdfTexto completoapplication/pdf1213331https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/de4e1fdb-cbde-4cf6-8250-e90f5f5750a1/downloadce66cd112dc518e8383f2b2ff43e4689MD51Informe Originalidad.pdfInforme Originalidad.pdfapplication/pdf6156217https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/36a0338e-3975-4aad-bc23-5d3dc8ba27f8/download07e1df09aa2189ce4a4073dab2e931faMD52Autorizaciòn.pdfAutorizaciòn.pdfapplication/pdf1185401https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/684a0cc3-8a9e-4b96-b15d-d8b3287898b7/download128135e232d7d71d710e88237f9777b7MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81664https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/94133cae-8224-4825-bc23-7c0022a6da10/download97c5bee00fbb4c4f8867bd742b579336MD54TEXTromero-montoya-renzo-ruben.pdf.txtromero-montoya-renzo-ruben.pdf.txtExtracted texttext/plain72034https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/130961d4-a340-4315-885c-cdb1c8519dc9/download1eae05f6e28fb41fde0f292258b83bccMD55Autorizaciòn.pdf.txtAutorizaciòn.pdf.txtExtracted texttext/plain7255https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/c936edc7-a7cf-411d-87cf-3e67330f8147/downloadb1929ec36d48d063fde8c364db7dd09fMD58Informe Originalidad.pdf.txtInforme Originalidad.pdf.txtExtracted texttext/plain6779https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/d1472b4d-27ea-44de-a5ea-efcf2eb78a45/downloadd2fce74688142c732c47f3a4cd966e02MD510THUMBNAILromero-montoya-renzo-ruben.pdf.jpgromero-montoya-renzo-ruben.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3413https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/b4337c8e-5188-4091-be02-078ec0efc328/download200ac20451b0ed77f4ec21ebf4a43b37MD56Informe Originalidad.pdf.jpgInforme Originalidad.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3580https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/21e11791-e337-48c5-93f8-d0abba25456f/downloade4e9a32dbc3a597f0d9ad3ce865723a7MD57Autorizaciòn.pdf.jpgAutorizaciòn.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4494https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/5e821fba-765d-4a29-b9d2-392dc8b7935e/downloadac56196792f7205a00a99ab0414dd05bMD5920.500.12996/6228oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/62282024-09-28 22:30:11.164https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.lamolina.edu.peRepositorio Universidad Nacional Agraria La Molinadspace@lamolina.edu.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