Інженерія ознак

HR Analytics: прогнозування плинності кадрів у R

Abhishek Trehan

People Analytics Practitioner

Інженерія ознак

  • Базові змінні: набір змінних, доступних безпосередньо в наборі даних

  • Похідні змінні: набір змінних, отриманих шляхом перетворення даних із базових змінних

HR Analytics: прогнозування плинності кадрів у R

Створення нових ознак

  • Різниця у віці між працівником і його менеджером
  • Індекс зміни роботи
  • Стаж працівника
HR Analytics: прогнозування плинності кадрів у R

Різниця у віці

  • Погляди
  • Сприйняття тиску
  • Очікування
  • Трудова етика
HR Analytics: прогнозування плинності кадрів у R

Часті зміни роботи

$$ \text{Індекс зміни роботи} = \frac{\text{Загальний стаж}}{\text{Кількість компаній}} $$

HR Analytics: прогнозування плинності кадрів у R

Стаж працівника

  • Стаж: тривалість роботи

  • Стаж неактивних працівників

     date_joining & last_working_date
  • Стаж активних працівників
      date_joining & cutoff_date
HR Analytics: прогнозування плинності кадрів у R

Обчислення стажу працівника

# Перетворення дат із формату 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))
HR Analytics: прогнозування плинності кадрів у R

Розрахунок тривалості

# Обчислення тривалості в роках

library(lubridate)

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

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

14.60274
HR Analytics: прогнозування плинності кадрів у R

Давайте потренуємось!

HR Analytics: прогнозування плинності кадрів у R

Preparing Video For Download...