보상

HR Analytics: R로 직원 이탈 예측하기

Abhishek Trehan

People Analytics Practitioner

보상의 중요성

보상 변수 탐색

# Plot the distribution of compensation
ggplot(emp_tenure, aes(x = compensation)) + 
  geom_histogram()

보상 변수 탐색

# Plot the distribution of compensation across levels
ggplot(emp_tenure, 
       aes(x = level, y = compensation)) + 
  geom_boxplot()

Compa-ratio 산출

$$ \text{Compa Ratio} = \frac{\text{ Actual Compensation }}{\text{Median Compensation}} $$

Compa-ratio 산출

Compa-ratio 1.2 (120%): 중위 급여 대비 20% 초과 지급
Compa-ratio 1.0 (100%): 중위 급여와 동일
Compa-ratio 0.8 (80%): 중위 급여 대비 20% 미만 지급

중위 보상 및 Compa-ratio 산출

# Derive Compa-ratio
emp_compa_ratio <- emp_tenure %>%  
  group_by(level) %>%   
  mutate(median_compensation = median(compensation), 
         compa_ratio = (compensation / median_compensation))

# Look at the median compensation for each level        
emp_compa_ratio %>% 
  distinct(level, median_compensation)

# A tibble: 2 x 2
# Groups:     level[2]
  level      median_compensation
  <fct>                    <dbl>
1 Analyst                  51840
2 Specialist               83496

Compa-level 산출

Compa-ratio > 1: 중위 초과
그 외: 중위 미만

연습해 봅시다!

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