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Cours

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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4 h

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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

Ce chapitre débute par une introduction générale à l’attrition/le turnover des employés et aux raisons de départ évoquées par les collaborateurs. Vous apprendrez à calculer le taux de turnover et à l’analyser selon différentes dimensions. Vous identifierez également des segments de talents pour votre analyse et consoliderez des données pertinentes issues de plusieurs sources RH afin d’en tirer des insights plus utiles.

Qu’est-ce que le turnover ?

Objectifs de la prédiction du turnover des employés

Importer les données d’effectifs et de rotation du personnel

Explorer les données

Quelle proportion d’employés ont quitté l’entreprise ?

Quels niveaux présentent un fort taux de turnover ?

Le taux de départ varie-t-il selon les sites ?

Architecture des données RH

Filtrer le jeu de données

Combiner des jeux de données RH (I)

Combiner des jeux de données RH (II)

Vue d’ensemble des données maîtres

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2

Feature engineering

Dans ce chapitre, vous créerez de nouvelles variables à partir des données existantes pour expliquer le départ des employés. Vous analyserez les données de rémunération et calculerez le compa-ratio afin de mesurer l’équité salariale de l’ensemble des employés. Pour identifier les variables qui influencent le plus le turnover, vous utiliserez la notion de valeur d’information (IV).

Feature engineering

Calculer l’écart d’âge

Calculer l’indice de mobilité professionnelle

Déduire l’ancienneté des employés

Rémunération

Explorer la rémunération

Écart de rémunération

Calculer le Compa-ratio

Déterminer le niveau de compa

Valeur d’information

Calculer la valeur d’information

Quelles variables sont importantes ?

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3

Prédire les départs

Dans ce chapitre, vous construirez un modèle de régression logistique pour prédire les départs en tenant compte de la multicolinéarité entre variables.

Découpage des données

Scinder les données

Corroborer les découpages

Introduction à la régression logistique

Créez votre premier modèle de régression logistique

Construire un modèle de régression logistique multiple

Interpréter les niveaux de signification

Multicolinéarité

Détecter la multicolinéarité

Gérer la multicolinéarité

Construire votre modèle final

Construire le modèle final de régression logistique

Comprendre les prédictions du modèle

Interpréter les résultats

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4

Validation du modèle, interventions RH et ROI

Dans ce chapitre, vous calculerez la précision de votre modèle et répartirez les employés en catégories de risque spécifiques. Vous formulerez ensuite une stratégie d’intervention et en calculerez le ROI.

Valider les résultats de la régression logistique

Créer une matrice de confusion

Précision de votre modèle

Concevoir une stratégie de rétention

Calculer la probabilité de risque de départ

Créer des groupes de risque de départ

Que feriez-vous ?

Retour sur investissement

Créer des tranches d’augmentation salariale

Calculer le taux d’attrition selon l’intervalle d’augmentation salariale

Calculer le ROI

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Analytique RH : prédire l’attrition des employés en R

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