Проєктування стратегії утримання

HR Analytics: прогнозування плинності кадрів у R

Anurag Gupta

People Analytics Practitioner

Знайте, хто може звільнитися

# Load tidypredict 
library(tidypredict)

# Calculate probability of turnover
emp_risk <- emp_final %>%  
  filter(status == "Active") %>% 
  # Add predictions using the final model
  tidypredict_to_column(final_log)

Знайте, хто може звільнитися

# Look at the employee's probability of turnover 
emp_risk %>% 
  select(emp_id, fit) %>% 
  slice_max(n = 5, fit)

# A tibble: 5 x 2
  emp_id   fit
  <chr>  <dbl>
E202    0.9694593            
E6475    0.9814252            
E6574    0.9983320            
E7105    0.9193704            
E9878    0.9371767

Класифікація працівників за кошиками ризику

Класифікація працівників за кошиками ризику

Класифікація працівників за кошиками ризику

Класифікація працівників за кошиками ризику

Класифікація працівників за кошиками ризику

Класифікуйте працівників за кошиками ризику в R

# Create turnover risk buckets
emp_risk_bucket <- emp_risk %>% 
  mutate(risk_bucket = cut(fit, breaks = c(0, 0.5, 0.6, 0.8, 1), 
                           labels = c("no-risk", "low-risk", 
                                      "medium-risk", "high-risk")))

Стратегія утримання

High Risk

Негайний план дій
Поінформуйте керівника
Проведіть розмову тет-а-тет

Medium Risk

План дій на середній термін
Відстежуйте зміни в поведінці
Проведіть тет-а-тет або відкриту розмову

Стратегія утримання

Low Risk

Довгостроковий план дій
Відстежуйте зміни в поведінці
Проведіть відкриту розмову

No risk

Дій не потрібно

Давайте потренуємось!

HR Analytics: прогнозування плинності кадрів у R

Preparing Video For Download...