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Analytique RH : prédire l’attrition des employés en R

IntermédiaireNiveau de compétence
Actualisé 08/2024
Prévoir le taux de rotation du personnel et élaborer des stratégies de fidélisation.
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Description du cours

La croissance d’une organisation dépend largement de la fidélisation des collaborateurs. Des départs fréquents nuisent au moral des équipes, et recruter de nouveaux employés coûte plus cher que de conserver ceux en poste. La bonne nouvelle, c’est qu’il est possible d’améliorer la rétention grâce à des stratégies d’intervention fondées sur les données. Ce cours couvre l’acquisition de données à partir de multiples sources RH, l’exploration et la création de nouvelles variables, la construction et la validation d’un modèle de régression logistique, et, pour finir, la manière de calculer le ROI d’une stratégie de rétention potentielle.

Prérequis

HR Analytics: Exploring Employee Data in R
1

Introduction

This chapter begins with a general introduction to employee churn/turnover and reasons for turnover as shared by employees. You will learn how to calculate turnover rate and explore turnover rate across different dimensions. You will also identify talent segments for your analysis and bring together relevant data from multiple HR data sources to derive more useful insights.
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2

Feature Engineering

In this chapter, you will create new variables from existing data to explain employee turnover. You will analyze compensation data and create compa-ratio to measure pay equity of all employees. To identify the most important variables influencing turnover, you will use the concept of Information Value (IV).
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3

Predicting Turnover

4

Model Validation, HR Interventions, and ROI

Analytique RH : prédire l’attrition des employés en R
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