People Analytics com Análise Turnover

📋 Resumo do Projeto

Desenvolvimento de uma solução completa de People Analytics, focada na análise de turnover, retenção, absentismo, horas trabalhadas e massa salarial.

🎯 Objetivos

Analisar o histórico de contratações, demissões e movimentações internas.
Identificar padrões de turnover por faixa etária, género, escolaridade e cargo.
Avaliar o impacto financeiro do absentismo e das ausências.
Monitorizar a distribuição da massa salarial em diferentes grupos.
Apoiar estratégias de retenção de talentos com base em dados.

🛠️ Metodologia

Colheita e preparação de dados de RH: contratações, despedimentos, salários, absentismo e horas trabalhadas.
Tratamento de dados (limpeza, normalização e integração entre fontes).
Construção de dashboards dinâmicos em Power BI, com filtros por cargo, idade, escolaridade e raça/cor.
Análise exploratória e visualização de tendências de turnover, absentismo e distribuição salarial.
Cálculo de KPIs estratégicos: taxa de turnover, % más contratações, % horas extras, entre outros.

📈 Principais Resultados

Visualização clara das taxas de turnover e das suas variações ao longo dos anos.
Identificação dos cargos e perfis mais propensos à rotatividade.
Análise completa da massa salarial por género, faixa etária, escolaridade e raça.
Avaliação dos principais motivos de despedimento e do impacto na retenção.
Estimativas de custos financeiros associados ao absentismo.

🚧 Dificuldades Superadas

Superação de lacunas nos dados históricos e padronização de variáveis categóricas.
Integração de diferentes bases de dados para uma visão 360º da força de trabalho.
Otimização do modelo de dashboards para facilitar a análise por utilizadores não técnicos.

🧰 Ferramentas e Tecnologias

Power BI — Dashboards e relatórios interativos.
Python — Pré-processamento de dados (pandas, numpy).
SQL — Extração e manipulação de dados em bases relacionais.

🔍 Reflexão Final

Este projeto evidencia como a análise de dados pode fortalecer a estratégia de gestão de pessoas, promovendo decisões baseadas em factos e melhorando a retenção de talentos.
Transformar dados em informação útil é o primeiro passo para construir organizações mais eficientes, humanas e sustentáveis.