Feature engineering

HR Analytics: การพยากรณ์การลาออกของพนักงานด้วย R

Abhishek Trehan

People Analytics Practitioner

Feature engineering

ตัวแปรพื้นฐาน: ตัวแปรที่มีอยู่โดยตรงในชุดข้อมูล
ตัวแปรที่ได้จากการแปลง: ตัวแปรที่สร้างขึ้นโดยการแปลงข้อมูลจากตัวแปรพื้นฐาน

การสร้างฟีเจอร์ใหม่

ความต่างของอายุระหว่างพนักงานกับผู้จัดการ
ดัชนีการเปลี่ยนงาน
อายุงานของพนักงาน

ความต่างด้านอายุ

มุมมอง
การรับมือกับแรงกดดัน
ความคาดหวัง
จรรยาบรรณในการทำงาน

การเปลี่ยนงานบ่อย

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

อายุงานของพนักงาน

อายุงาน: ระยะเวลาที่ทำงานในองค์กร
อายุงานของพนักงานที่ลาออกแล้ว
```
 date_joining & last_working_date 
```

อายุงานของพนักงานที่ยังทำงานอยู่
```
  date_joining & cutoff_date
```

การคำนวณอายุงานของพนักงาน

# 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))

การคำนวณช่วงเวลา

# 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

มาฝึกกันเถอะ!

HR Analytics: การพยากรณ์การลาออกของพนักงานด้วย R

Preparing Video For Download...