Exercícios
Avalie seus conhecimentos sobre People Analytics aplicado à Gestão de Pessoas. Este questionário aborda o uso de dados para apoiar decisões em Recursos Humanos, incluindo objetivos de People Analytics, cálculo de turnover, interpretação de correlação, análise de absenteísmo e identificação de problemas de qualidade de dados. Você também será desafiado a aplicar conceitos de tratamento de dados pessoais, análise preditiva, experimentos organizacionais, mitigação de vieses em modelos, cálculo de eNPS e priorização de ações com base em gráficos e mapas de calor. Ao final, reflita sobre como transformar dados em iniciativas mais éticas, eficientes e orientadas por evidências para a gestão de talentos.
Responda às questões abaixo e confira a explicação de cada resposta.
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People Analytics transforma dados sobre pessoas e processos em evidências que apoiam decisões. Os resultados analíticos complementam, mas não substituem, o julgamento humano.
A taxa de desligamento é calculada dividindo os desligamentos do período pelo quadro médio de empregados e multiplicando o resultado por 100. A fórmula deve ser aplicada de forma consistente ao comparar períodos.
Correlação indica que duas variáveis se relacionam, mas não prova causalidade. Outros fatores podem influenciar tanto as horas extras quanto os desligamentos.
O gráfico apresenta valores mais altos entre junho e agosto e níveis menores nos demais meses. Esse comportamento sugere um padrão sazonal que merece investigação.
A tabela contém um identificador repetido e um campo de departamento sem preenchimento. Duplicidades e valores ausentes podem distorcer indicadores e devem ser tratados antes da análise.
O princípio da necessidade exige limitar o tratamento ao mínimo de dados pertinente à finalidade informada. A coleta indiscriminada aumenta riscos e não se justifica apenas por um possível uso futuro.
A análise preditiva utiliza dados históricos e variáveis relevantes para estimar resultados futuros. Relatar eventos passados é uma aplicação descritiva.
A Unidade B apresenta a maior taxa, com 5,8%. O indicador justifica priorizar a investigação, mas não permite concluir sozinho quais são as causas do absenteísmo.
A distribuição aleatória reduz diferenças sistemáticas entre os grupos. O grupo de comparação e as medições antes e depois ajudam a isolar o efeito da intervenção.
Modelos podem reproduzir vieses presentes nos dados e processos históricos. Uma auditoria deve examinar a base, as variáveis, o desempenho e os impactos entre grupos antes da continuidade do uso.
O eNPS é calculado subtraindo o percentual de detratores do percentual de promotores. Assim, 55 menos 20 resulta em 35. Os respondentes passivos não entram diretamente no cálculo.
A célula de Financeiro em julho apresenta 9,0%, o maior valor do mapa. Mapas de calor facilitam a identificação de concentrações e padrões entre duas dimensões.
Depois da implementação, é necessário avaliar se a ação produziu o efeito esperado. A comparação com a linha de base e a meta permite aprender, ajustar a iniciativa e sustentar decisões futuras.

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