Конструирование признаков

HR-аналитика: прогнозирование текучести кадров на R

Abhishek Trehan

People Analytics Practitioner

Конструирование признаков

Базовые переменные: переменные, доступные непосредственно в наборе данных
Производные переменные: переменные, полученные путём преобразования базовых

Создание новых признаков

Разница в возрасте между сотрудником и руководителем
Индекс смены работы
Стаж сотрудника

Разница в возрасте

Взгляды
Устойчивость к давлению
Ожидания
Трудовая этика

Смена работы

$$ \text{Job-hop index} = \frac{\text{Total experience}}{\text{Number of companies worked}} $$

Стаж сотрудника

Стаж: продолжительность работы в компании
Стаж уволившихся сотрудников
```
 date_joining & last_working_date 
```

Стаж действующих сотрудников
```
  date_joining & cutoff_date
```

Вычисление стажа сотрудника

# 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))

Вычисление временного интервала

# 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

Давайте потренируемся!

HR-аналитика: прогнозирование текучести кадров на R

Preparing Video For Download...