Per ogni grande azienda, come anche IBM, è di vitale importanza il ruolo dell’addetto alle risorse umane, colui che gestisce il personale impiegato. I suoi compiti sono quelli di selezionare persone che siano capaci di fare la differenza nelle aree di cui è composta l’azienda, reclutare risorse talentuose e farne emergere le qualità, assumere figure con propensioni specifiche e inserirle nella giusta area dell’azienda, applicare politiche retributive mirate al fine di favorire la meritocrazia. Pensato come uno strumento che possa aiutare gli addetti alle risorse umane, l’obiettivo di questo lavoro è di costruire una rete bayesiana capace di effettuare predizioni probabilistiche sul tasso di abbandono sia di candidati, sia di impiegati, a seconda dei dati che si hanno a disposizione. Tali predizioni dovrebbero aiutare gli addetti alle risorse umane a selezionare personale su cui investire a lungo termine. Si dà inoltre la possibilità di interrogare una base di conoscenza per ottenere informazioni e statistiche utili, al fine di monitorare l’ambiente di lavoro.
- dataset/ contiene il dataset in formato .csv
- src/ contiene il codice sorgente in python
- plot/ contiene le immagini della matrice di correlazione e del DAG
- doc/ contiene la relazione completa del progetto