유지 전략 설계

HR Analytics: R로 직원 이탈 예측하기

Anurag Gupta

People Analytics Practitioner

이직 가능자 파악

# Load tidypredict 
library(tidypredict)

# Calculate probability of turnover
emp_risk <- emp_final %>%  
  filter(status == "Active") %>% 
  # Add predictions using the final model
  tidypredict_to_column(final_log)

이직 가능자 파악

# Look at the employee's probability of turnover 
emp_risk %>% 
  select(emp_id, fit) %>% 
  slice_max(n = 5, fit)

# A tibble: 5 x 2
  emp_id   fit
  <chr>  <dbl>
E202    0.9694593            
E6475    0.9814252            
E6574    0.9983320            
E7105    0.9193704            
E9878    0.9371767

직원 리스크 버킷 분류

직원 리스크 버킷 분류

직원 리스크 버킷 분류

직원 리스크 버킷 분류

직원 리스크 버킷 분류

R에서 직원을 리스크 버킷으로 분류하기

# Create turnover risk buckets
emp_risk_bucket <- emp_risk %>% 
  mutate(risk_bucket = cut(fit, breaks = c(0, 0.5, 0.6, 0.8, 1), 
                           labels = c("no-risk", "low-risk", 
                                      "medium-risk", "high-risk")))

유지 전략

고위험

즉각적인 실행 계획 수립
직속 관리자에게 보고
일대일 면담 실시

중위험

중기 실행 계획 수립
행동 변화 지속 모니터링
일대일 면담 또는 오픈 하우스 토론 진행

유지 전략

저위험

장기 실행 계획 수립
행동 변화 지속 모니터링
오픈 하우스 토론 진행

위험 없음

조치 불필요

이제 연습해 봅시다!

HR Analytics: R로 직원 이탈 예측하기

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