Hacia un modelo predictivo para identificar aspectos clave en la rotación de empleados

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dc.contributor.advisorTabares Betancur, Marta Silviaspa
dc.contributor.authorCárdenas López, Paula Andrea
dc.coverage.spatialMedellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degreeseng
dc.creator.degreeMagíster en Ciencias de Datos y Analíticaspa
dc.creator.emailpacardenal@eafit.edu.cospa
dc.creator.grantorPostobon S.Aspa
dc.date.accessioned2023-09-11T20:33:54Z
dc.date.available2023-09-11T20:33:54Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.ddc006.31 C266
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10784/32917
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentEscuela de Administraciónspa
dc.publisher.placeMedellínspa
dc.publisher.programMaestría en Ciencias de los Datos y Analíticaspa
dc.rightsTodos los derechos reservadosspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccessspa
dc.rights.localAcceso cerradospa
dc.subjectRotación de empleadosspa
dc.subjectXGBoostspa
dc.subjectBootstrap no paramétricospa
dc.subjectImportancia de característicasspa
dc.subject.keywordEmployee turnoverspa
dc.subject.keywordXGBoostspa
dc.subject.keywordNon-parametric Bootstrapspa
dc.subject.keywordFeature Importancespa
dc.subject.lembAPRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL)spa
dc.subject.lembTRABAJO Y TRABAJADORESspa
dc.subject.lembCAPITAL HUMANOspa
dc.subject.lembDESARROLLO INDUSTRIALspa
dc.subject.lembCIENCIA DE LA INFORMACIÓNspa
dc.subject.lembESTABILIDAD LABORALspa
dc.titleHacia un modelo predictivo para identificar aspectos clave en la rotación de empleadosspa
dc.typemasterThesiseng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesiseng
dc.type.hasVersionacceptedVersioneng
dc.type.localTesis de Maestríaspa
dc.type.spaMonografíaspa

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