Predição de Satisfação de Funcionários de uma Rede de Lojas do Comércio Varejista através da Aplicação de Técnicas em Data Mining

Informações

Código: GPR602
Divisão: GPR - Gestão de Pessoas e Relações de Trabalho
Tema de Interesse: GPR-A - Gestão de Pessoas

Autores

Luiz Homero Bastos Cúnico, Marcia Aparecida Zampier

Resumo

O presente trabalho foi desenvolvido para predizer a satisfação e insatisfação de funcionáriosde uma rede de lojas do comércio varejista, objetivando reduzir a rotatividade de pessoal,através de informações que permitam oferecer ao departamento de recursos humanos,subsídios no momento da contratação. Para tanto, utilizou-se de técnicas de predição em DataMining (Mineração de Dados). Desenvolveu-se um estudo do processo e elaborou-se umresumo das diversas técnicas e de suas aplicações. Foram selecionadas três técnicas: RedesNeurais, Análise de Discriminante de Fisher e Regressão Logística. Aplicou-se umquestionário aos colaboradores da empresa com perguntas relacionadas à satisfação ecaracterísticas pessoais de cada indivíduo. As respostas formaram o banco de dados quesofreu uma redução de dimensionalidade, através do Método das Componentes Principais e daAnálise Fatorial e, na seqüência, foi analisado nas três técnicas de Data Mining. Os resultadosforam testados e avaliados fazendo-se um comparativo entre as técnicas e levando-se emconsideração a margem de erro. No último estágio, um novo indivíduo foi avaliado. Asconclusões identificaram que a técnica de Regressão Logística mostrou-se mais indicada paraa tarefa proposta e os resultados podem servir de apoio na melhoria de futuras contratações.

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