DASHBOARD / PERSONAS
Employee Attrition Dashboard
Análisis de rotación de empleados según departamento, puesto, edad, ingresos, satisfacción laboral y horas extra.
Google Sheets · Looker Studio · KPI Analysis
Contexto
El análisis contempla 1.470 empleados distribuidos en tres departamentos y nueve puestos laborales. De ese total, 237 dejaron la empresa. La rotación no se distribuye de manera uniforme entre departamentos, puestos y segmentos de empleados.
Objetivo
Detectar dónde se concentra la rotación y qué variables podrían estar asociadas con las bajas laborales para ayudar a Recursos Humanos a priorizar investigaciones y diseñar acciones de retención. Identificar segmentos considerando departamento, puesto, edad, ingresos, satisfacción laboral y realización de horas extra.
Pregunta de negocio
¿En qué departamentos, puestos y segmentos se concentra la rotación de empleados y qué asociaciones se observan con la edad, los ingresos, la satisfacción laboral y las horas extra?
Datos utilizados
Base de 1.470 empleados, tres departamentos y nueve puestos laborales, con información sobre estado de baja, departamento, puesto, edad, horas extra, satisfacción laboral, ingreso mensual, nivel laboral y antigüedad. El documento identifica Looker como fuente de datos, pero no especifica el período analizado ni el origen de la base.
Limpieza y transformación
El documento no describe los procedimientos de limpieza y transformación aplicados a la base de empleados. No se detallan tratamientos de duplicados, valores faltantes, formatos o criterios de agrupación por edad.
Métricas y KPIs
Empleados analizados: 1.470. Empleados que dejaron la empresa: 237. Tasa general de bajas: 16,12%.
Bajas por departamento, puesto y rango de edad; realización de horas extra; satisfacción laboral; ingreso mensual promedio; nivel laboral y antigüedad promedio.
Ingreso mensual promedio general: aproximadamente $6.503. Ingreso mensual total mostrado en el dashboard: $9.559.309. Este total representa la nómina analizada, no el costo económico de la rotación.
Tasa de bajas con horas extra: 30,53%; sin horas extra: 10,44%. Diferencia: 20,09 puntos porcentuales; tasa aproximadamente 2,9 veces mayor.
Metodología
Análisis descriptivo de la rotación mediante comparación de tasas de bajas por departamento, puesto y rango de edad, y segmentación por realización de horas extra. Se examinan también ingresos y satisfacción laboral para identificar asociaciones y segmentos prioritarios. Los resultados no demuestran causalidad. El documento no detalla las fórmulas ni la implementación técnica.
Principales hallazgos
Sales registra la mayor rotación departamental, con un 21%, seguido por Human Resources, con un 19%.
Por puesto, Sales Representative presenta una tasa cercana al 40%, seguido por Laboratory Technician, con 24%, y Human Resources, con 23%.
Los empleados jóvenes presentan una tasa de bajas del 26%, frente al 13% en adultos y empleados mayores.
Entre quienes realizan horas extra, la tasa de bajas alcanza el 30,53%, frente al 10,44% entre quienes no las realizan. Esta asociación no demuestra que las horas extra causen las bajas.
En Sales Representative, la tasa llega al 67% entre quienes hacen horas extra y al 29% entre quienes no las hacen. Los empleados jóvenes que realizan horas extra alcanzan una tasa del 50%.
Sales Representative presenta un ingreso mensual promedio aproximado de $2.630 y una satisfacción laboral cercana a 2,7 sobre 4. Los empleados jóvenes perciben aproximadamente $3.870 mensuales, frente al promedio general de $6.503.
La satisfacción laboral no explica por sí sola la rotación: Research Director presenta una satisfacción cercana a 2,5, pero una tasa de bajas aproximada del 3%.
Recomendaciones
Priorizar el análisis de Sales Representative, Laboratory Technician, Human Resources, empleados jóvenes y quienes realizan horas extra.
Comparar salario, satisfacción laboral, horas extra, antigüedad, nivel laboral y oportunidades de crecimiento entre quienes permanecieron y quienes dejaron la empresa.
Revisar la distribución de las horas extra, las bandas salariales y la carga de trabajo en Sales Representative.
Interpretar los resultados como asociaciones y no como evidencia de causalidad.
Limitaciones
El análisis identifica asociaciones y segmentos prioritarios, pero no demuestra causalidad. No fue posible medir un impacto financiero directo porque la base no incluye costos de reemplazo, selección, capacitación ni pérdida de productividad. El ingreso mensual total de $9.559.309 representa la nómina analizada y no debe interpretarse como costo económico de la rotación. El documento no especifica el período analizado ni los procedimientos técnicos de limpieza.
Próximos pasos
Crear una segmentación combinando departamento, puesto, edad, horas extra y estado de baja.
Comparar los promedios de salario, satisfacción y antigüedad entre empleados que permanecieron y empleados que se fueron.
Realizar encuestas de salida para conocer los motivos de las bajas.
Analizar los costos de reemplazo y capacitación para estimar el impacto financiero.
Implementar acciones piloto en los segmentos prioritarios y medir si la tasa de bajas disminuye.