特徴量エンジニアリング

HRアナリティクス：Rで社員離職を予測する

Abhishek Trehan

People Analytics Practitioner

特徴量エンジニアリング

基本変数：データセットから直接取得できる変数
派生変数：基本変数を変換して得られる変数

新しい特徴量の作成

従業員とマネージャーの年齢差
転職頻度指数
在籍期間

年齢差

価値観
プレッシャーへの対応
期待値
職業倫理

転職

$$ \text{転職頻度指数} = \frac{\text{総経験年数}}{\text{勤務企業数}} $$

従業員の在籍期間

在籍期間：雇用継続期間
退職者の在籍期間
```
 date_joining & last_working_date 
```

在籍者の在籍期間
```
  date_joining & cutoff_date
```

在籍期間の導出

# Coercing date variables from dd/mm/yyyy format 

library(lubridate)

org_final %>% 
  mutate(date_of_joining = dmy(date_of_joining), 
         cutoff_date = dmy(cutoff_date), 
         last_working_date = dmy(last_working_date))

期間の計算

# Computing time span in years

library(lubridate)

date_1 <- ymd("2000-01-01")
date_2 <- ymd("2014-08-09")

time_length(interval(date_1, date_2), "years")

14.60274

では、練習しましょう！

HRアナリティクス：Rで社員離職を予測する

Preparing Video For Download...