Employee segmentation using clustering techniques
a case study at ApexBrasil
DOI:
https://doi.org/10.12662/2359-618xregea.v15i1.6206.pe6206.2026Palabras clave:
people analytics, clustering, employee segmentation, K-Means, DBSCAN, Hierarchical Clustering, human resources data scienceResumen
This study investigates how unsupervised machine learning techniques can support People Analytics in Brazilian public organizations, a context characterized by low analytical maturity. Using anonymized data from ApexBrasil's active employees between January 2019 and December 2023, the work follows the CRISP-DM framework to compare three clustering methods: K-means, Hierarchical Clustering, and DBSCAN. Although DBSCAN presented higher silhouette indices, it classified a large portion of records as noise, limiting its organizational utility. Thus, K-means with eight clusters was selected as the best balance between technical quality and sample coverage. The resulting clusters were interpreted as distinct workforce profiles, providing an interpretable basis for future People Analytics investigations and workforce heterogeneity assessment. The results demonstrate the feasibility of implementing People Analytics in contexts with limited administrative data, offering a replicable framework for similar public organizations.
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Fortaleza, Ceará, ______________ de _________________________ de 20______ .
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