Formalisation d'une approche systématique dans le cadre d'un apprentissage supervisé simple de l'exploration des données à la prédiction d'une variable cible.

Abstract

Avec les récents progrès dans l'analyse axée sur les données et les capacités améliorées résultantes dans le travail avec d'énormes ensembles de données, la planification stratégique est devenue plus complexe pour les entreprises, et par la suite pour la fonction des ressources humaines. La plupart des entreprises ont déjà adopté l'analyse prédictive pour guider leurs processus de prise de décision et de développement de la stratégie. Les nouvelles possibilités offertes par l'analyse prédictive sont applicables à tous les processus de ressource humaine de base tels que l'acquisition de talents, la gestion des risques d'attrition, l'analyse des sentiments des employés, et la planification des capacités. A travers ce document, on s'intéresse à reproduire le comportement d'un agent recruteur de GTP. Pour ce faire, on a opté pour une prédiction par régression linéaire tout en utilisant les technologies Hadoop et Hive. Les résultats ont montrés que le système mime le comportement de l'agent recruteur de façon presque identique. Mots clés : Big Data, Analyse prédictive, Hadoop, Hive, Regression Linéaire