Wynagrodzenie

HR Analytics: Przewidywanie rotacji pracowników w R

Abhishek Trehan

People Analytics Practitioner

Wynagrodzenie ma znaczenie

Eksploracja zmiennej wynagrodzenia

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

Eksploracja zmiennej wynagrodzenia

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

Wyznaczanie compa-ratio

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

Wyznaczanie compa-ratio

Compa-ratio 1,2 (120%) oznacza wynagrodzenie o 20% powyżej mediany
Compa-ratio 1 (100%) oznacza wynagrodzenie równe medianie
Compa-ratio 0,8 (80%) oznacza wynagrodzenie o 20% poniżej mediany

Wyznaczanie mediany wynagrodzenia i compa-ratio

# 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

Wyznaczanie poziomu compa

Compa-ratio > 1: Powyżej mediany
W przeciwnym razie: Poniżej mediany

Czas na ćwiczenia!

HR Analytics: Przewidywanie rotacji pracowników w R