Este projeto foi desenvolvido seguindo os passos do curso de Human Resources Analytics da Stack Academy do Felipe e Rodrigo. Este projeto cobre todas as etapas de um projeto real de Data Science para resolver o problema de como utilizar dados para responder:
Quais são os fatores que influenciam para um colaborador deixar a empresa?
Como reter pessoas?
Como antecipar e saber se um determinado colaborador vai sair da empresa?
E por fim disponibilizar recursos para que a empresa consiga realizar apredição para verificar se um colaborador vai ou não deixar a empresa com base em atributos como comportamento e carga de trabalho, nível de satisfação com a empresa e resultados de performance.
Para resolver esse problema foi construído uma solução completa para armazenamento, gestão e automatização de fluxos de dados utilizando tecnologias como Apache Airflow, Docker e Minio além de explorar uma suíte poderosa de tecnologias para trabalhar com Análise de Dados e Machine Learning que são: Pandas, Scikit-learn, Pycaret, SweetViz, Streamlit.
Depois da infraestrutura devidamente criada e configurada, levando em consideração o desafio proposto foram criados e modelados atributos relevantes para análise utilizando fontes de dados diversas como arquivos em formato xlsx, json e dados no Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados MySQL.
Na etapa de Análise Exploratória de Dados foram descobertos os vários insights importantes abaixo:
A empresa tem uma rotatividade de 24%.
Podemos assumir que os empregados que mais deixam a empresa estão menos satisfeitos.
Existe um valor considerável de empregados insatisfeitos.
A maioria dos empregados que saíram tinha salário baixo ou médio.
Os departamentos de vendas, técnico e suporte são top 3 departamentos com maior índice de turnover.
Todos os empregados que estavam inseridos sem muitos projetos deixaram a empresa.
Colaboradores com baixa performance tendem a deixar a empresa.
Colaboradores insatisfeitos com a empresa têm uma maior tendência para evadir.
Através da análise foi possível desenvolver 3 grupos distintos para agrupar colaboradores que deixaram a empresa por comportamentos similares que são:
Grupo 1 (Empregados insatisfeitos e trabalhadores): A satisfação foi inferior a 20 e as avaliações foram superiores a 75. Que corresponde ao grupo de funcionários que deixaram a empresa e eram bons trabalhadores, mas se sentiam péssimos no trabalho.
Grupo 2 (Empregados ruins e insatisfeitos): Satisfação entre 35 à 50 e as suas avaliações abaixo de ~ 58. Corresponde aos empregados que foram mal avaliados e se sentiram mal no trabalho.
Grupo 3 (Empregados satisfeitos e trabalhadores): Representa os empregados ideais, que gostam do seu trabalho e são bem avaliados por seu desempenho. Este grupo pode indicar os empregados que deixaram a empresa porque encontraram outra oportunidade de trabalho. Para a estimativa com o objetivo de predizer se um empregado vai deixar a empresa foi implementado um modelo utilizando o algoritmo Gradient Boosting Classifier que atingiu uma performance de AUC em 0.80.
Através desse projeto foi possível praticar e implementar conceitos importantes da Ciência e Engenharia de Dados e propor uma solução para um problema latente e recorrente de qualquer empresa que é a retenção de talentos através da Análise de Dados de Recursos Humanos. Como um processo de melhoria contínua podemos desenvolver uma automação para executar não só o pipeline de coleta e transformação de dados como automatizar os passo da etapa de Machine Learning e Deploy.