Employee segmentation using clustering techniques
a case study at ApexBrasil
DOI:
https://doi.org/10.12662/2359-618xregea.v15i1.6206.pe6206.2026Palavras-chave:
análise de pessoas, clusterização, segmentação de empregados, K-Means, DBSCAN, Clustering Hierárquico, ciência de dados em RHResumo
Este estudo investiga como técnicas de machine learning não supervisionado podem apoiar People Analytics em organizações públicas brasileiras, contexto marcado por baixa maturidade analítica. Utilizando dados anonimizados de empregados ativos da ApexBrasil entre janeiro de 2019 e dezembro de 2023, o trabalho segue o framework CRISP-DM para comparar três métodos de clusterização: K-means, Clustering Hierárquico e DBSCAN. Embora o DBSCAN tenha apresentado maiores índices de silhueta, ele classificou grande parte dos registros como ruído, limitando sua utilidade organizacional. Assim, o K-means com oito grupos foi selecionado como melhor equilíbrio entre qualidade técnica e cobertura amostral. Os agrupamentos resultantes foram interpretados como perfis distintos de força de trabalho, fornecendo uma base interpretável para investigações futuras sobre perfis de força de trabalho em organizações públicas. Os resultados demonstram a viabilidade de implementação de People Analytics em contextos de dados administrativos limitados, oferecendo framework replicável para organizações públicas similares.
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Copyright (c) 2026 César Antônio Ciuffo Moreira
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Fortaleza, Ceará, ______________de_________________________ de 20______ .
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Pelo Centro Universitário Christus (Unichristus):
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