特征工程

HR Analytics：用 R 预测员工流失

Abhishek Trehan

People Analytics Practitioner

特征工程

  • 基础变量：数据集中直接可用的变量

  • 派生变量：通过对基础变量进行转换得到的变量

HR Analytics：用 R 预测员工流失

创建新特征

  • 员工与其经理的年龄差
  • 跳槽指数
  • 在职时长
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年龄差

  • 观点
  • 抗压
  • 期望
  • 职业道德
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跳槽

$$ \text{跳槽指数} = \frac{\text{总经验}}{\text{任职公司数}} $$

HR Analytics：用 R 预测员工流失

员工在职时长

  • 在职时长：受雇时间

  • 离职员工在职时长

     date_joining & last_working_date
  • 在职员工在职时长
      date_joining & cutoff_date
HR Analytics：用 R 预测员工流失

推导员工在职时长

# 将日期变量从 dd/mm/yyyy 强制转换

library(lubridate)

org_final %>% 
  mutate(date_of_joining = dmy(date_of_joining), 
         cutoff_date = dmy(cutoff_date), 
         last_working_date = dmy(last_working_date))
HR Analytics：用 R 预测员工流失

计算时间跨度

# 计算以年为单位的时间跨度

library(lubridate)

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

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

14.60274
HR Analytics：用 R 预测员工流失

让我们来练习！

HR Analytics：用 R 预测员工流失

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