Feature engineering

HR Analytics: R में Employee Churn की भविष्यवाणी

Abhishek Trehan

People Analytics Practitioner

Feature engineering

Basic variables: डेटासेट में सीधे उपलब्ध वैरिएबल्स का सेट
Derived variables: बेसिक वैरिएबल्स पर डेटा ट्रांसफॉर्मेशन से निकले वैरिएबल्स का सेट

नई फीचर्स बनाना

कर्मचारी और उनके मैनेजर की उम्र का अंतर
जॉब-हॉप इंडेक्स
कर्मचारी का टेन्योर

उम्र का अंतर

नज़रिए
दबाव संभालना
अपेक्षाएँ
कार्य नैतिकता

Job-hopping

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

कर्मचारी का टेन्योर

Tenure: नौकरी की अवधि
Inactive कर्मचारियों का टेन्योर
```
 date_joining & last_working_date 
```

Active कर्मचारियों का टेन्योर
```
  date_joining & cutoff_date
```

कर्मचारी का टेन्योर निकालना

# 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))

समय-अवधि की गणना

# 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

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HR Analytics: R में Employee Churn की भविष्यवाणी

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