特徵工程

HR 分析：以 R 預測員工流失

Abhishek Trehan

People Analytics Practitioner

特徵工程

  • 基礎變數：資料集{{1}} 中可直接使用的變數集合

  • 衍生變數：以基礎變數做資料轉換後得到的變數集合

HR 分析：以 R 預測員工流失

建立新特徵

  • 員工與主管的年齡差
  • 跳槽指數
  • 任職年資
HR 分析：以 R 預測員工流失

年齡差

  • 觀點
  • 壓力承受
  • 期望
  • 職業道德
HR 分析：以 R 預測員工流失

跳槽

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

HR 分析：以 R 預測員工流失

員工年資

  • Tenure：任職期間

  • 離職員工年資

     date_joining 與 last_working_date
  • 在職員工年資
      date_joining 與 cutoff_date
HR 分析：以 R 預測員工流失

推導員工年資

# 將日期變數由 dd/mm/yyyy 轉為日期格式 

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 分析：以 R 預測員工流失

計算時間跨度

# 以年為單位計算時間跨度

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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一起來練習吧！

HR 分析：以 R 預測員工流失

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