Criação de features

Análise de RH: Prevendo Rotatividade de Funcionários em R

Abhishek Trehan

People Analytics Practitioner

Criação de features

Variáveis básicas: Conjunto de variáveis disponíveis diretamente em um conjunto de dados
Variáveis derivadas: Conjunto de variáveis obtidas transformando as variáveis básicas

Criando novas features

Diferença de idade entre um funcionário e seu gerente
Índice de trocas de emprego
Tempo de casa do funcionário

Diferença de idade

Visões
Lidar com pressão
Expectativas
Ética de trabalho

Troca frequente de emprego

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

Tempo de casa do funcionário

Tempo de casa: duração do vínculo
Tempo de casa de funcionários inativos
```
 date_joining & last_working_date 
```

Tempo de casa de funcionários ativos
```
  date_joining & cutoff_date
```

Derivando o tempo de casa

# Convertendo variáveis de data do formato dd/mm/yyyy 

library(lubridate)

org_final %>% 
  mutate(date_of_joining = dmy(date_of_joining), 
         cutoff_date = dmy(cutoff_date), 
         last_working_date = dmy(last_working_date))

Calculando intervalo de tempo

# Calculando o intervalo de tempo em anos

library(lubridate)

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

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

14.60274

Vamos praticar!

Análise de RH: Prevendo Rotatividade de Funcionários em R

Preparing Video For Download...