Застосування процесу HR-аналітики

HR Analytics: аналіз даних про співробітників у R

Ben Teusch

HR Analytics Consultant

Застосування процесу до найму

Якість найму

Що робить одного кандидата кращим за іншого?
- утримання, тобто як довго співробітник працює
- задоволеність менеджера від найму
- результативність роботи
- час до повної продуктивності

names(recruitment)

"attrition"  "performance_rating" "sales_quota_pct"    
"recruiting_source"

Обчислення рівня плинності

$$\text{attrition rate} = \frac{\text{attrition}}{\text{headcount}}$$

Якщо $\text{attrition} = 1$ коли співробітник звільнився, це можна записати так:

$$\text{attrition rate} = mean(\text{attrition})$$

Огляд інструментів dplyr

library(dplyr)

recruitment %>%
  group_by(recruiting_source) %>% 
  summarize(highest_performance = max(performance_rating)) %>%
  arrange(highest_performance)

# A tibble: 5 × 2
  recruiting_source highest_performance
  <chr>                           <dbl>
1 Search Firm                         3
2 Referral                            4
3 Applied Online                      5
4 Campus                              5
5 <NA>                                5

Нові інструменти

recruitment %>% 
  count(recruiting_source)

# A tibble: 5 × 2
  recruiting_source     n
  <chr>             <int>
1 Applied Online      130
2 Campus               56
3 Referral             45
4 Search Firm          10
5 <NA>                205

Давайте потренуємось!

HR Analytics: аналіз даних про співробітників у R