報酬

HRアナリティクス：Rで社員離職を予測する

Abhishek Trehan

People Analytics Practitioner

報酬の重要性

報酬変数の探索

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

報酬変数の探索

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

コンパ比の算出

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

コンパ比の算出

コンパ比1.2（120%）：中央値より20%高い報酬
コンパ比1.0（100%）：中央値と同等の報酬
コンパ比0.8（80%）：中央値より20%低い報酬

中央値報酬とコンパ比の算出

# 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

コンパレベルの算出

コンパ比 > 1：中央値以上
それ以外：中央値未満

練習しましょう！

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