Введение в HR-аналитику

HR-аналитика: прогнозирование текучести кадров на Python

Hrant Davtyan

Assistant Professor of Data Science American University of Armenia

Что такое HR-аналитика?

Также известна как People analytics
Подход к управлению персоналом на основе данных.

Задачи HR-аналитики

Найм и оценка сотрудников
Удержание персонала
Оценка эффективности

Обучение и развитие
Состав команды и взаимодействие
Прочее (например, прогулы)

Текучесть кадров

Текучесть кадров — процесс ухода сотрудников из компании
Также называется оттоком персонала
Может повлечь значительные издержки для компании
Влияет на решения в области найма и удержания

Структура курса

Описание и обработка набора данных
Прогнозирование текучести кадров
Оценка и настройка модели
Выбор итоговой модели

import pandas as pd
data = pd.read_csv("turnover.csv")

data.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 14999 entries, 0 to 14998
Data columns (total 10 columns):
satisfaction_level       14999 non-null float64
last_evaluation          14999 non-null float64
number_project           14999 non-null int64
average_montly_hours     14999 non-null int64
time_spend_company       14999 non-null int64
work_accident            14999 non-null int64
churn                    14999 non-null int64
promotion_last_5years    14999 non-null int64
department               14999 non-null object
salary                   14999 non-null object
dtypes: float64(2), int64(6), object(2)
memory usage: 1.1+ MB

Набор данных

data.head()

   satisfaction  evaluation  number_of_projects  ...  promotion  department  salary
0          0.38        0.53                   2  ...          0       sales     low
1          0.80        0.86                   5  ...          0       sales  medium
2          0.11        0.88                   7  ...          0       sales  medium
3          0.72        0.87                   5  ...          0       sales     low
4          0.37        0.52                   2  ...          0       sales     low

Уникальные значения

print(data.salary.unique())

array(['low', 'medium', 'high'], dtype=object)

Давайте потренируемся!

HR-аналитика: прогнозирование текучести кадров на Python