Prevendo e identificando as causas da evasão do empregado com técnicas de aprendizado de máquina

Atualmente, a evasão de funcionários é um dos problemas mais enfrentados pela área de recursos humanos das empresas. Tal cenário impacta em custos diretos - publicidade para divulgação da vaga, recrutamento e seleção, assim como em custos indiretos – curva de aprendizagem e pressão sobre o pessoal remanescente. Além disso, até que o desempenho do funcionário contratado alcance o nível do empregado que foi desligado, os custos persistem, refletindo diretamente na eficiência da corporação. Sabendo deste contexto, este estudo visa desenvolver um classificador com o intuito de predizer a evasão dos empregados, e identificar as principais razões que levam a tal evento ocorrer, considerando cada instância avaliada pelo modelo. Aplicando os métodos de pesquisa experimental e estatístico, os resultados mostraram que através de técnicas de ciência de dados foi possível produzir um modelo preditivo com boa capacidade de generalização para o conjunto de dados trabalhado, gerando resposta satisfatória para a predição do evento alvo - evasão do funcionário.