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コース

HRアナリティクス：Pythonで従業員離職を予測する

中級スキルレベル

更新日 2026/04

このコースでは、HR領域での機械学習の実践的な活用方法を学びます。

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PythonMachine Learning

4時間

14 ビデオ

44 演習

3,500 XP

8,919

修了証明書

何千もの企業の従業員が支持

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コース説明

多くのビジネス領域の中でも、HRは依然として変革の影響が最も小さい分野です。しかし、最新のデータ収集・分析ツールや技術により、HRを含むあらゆる領域でデータに基づく意思決定が可能になっています。本コースでは、従業員データを扱い、離職を分析するための予測モデルを構築するための確かな基礎を身につけます。

前提条件

Intermediate Python

1

Introduction to HR Analytics

In this chapter you will learn about the problems addressed by HR analytics, as well as will explore a sample HR dataset that will further be analyzed. You will describe and visualize some of the key variables, transform and manipulate the dataset to make it ready for analytics.

Introduction and overview

Finding categorical variables

Observing categoricals

Transforming categorical variables

Encoding categories

Getting dummies

Descriptive statistics

Correlations in the employee data

Percentage of employees who churn

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2

Predicting employee turnover

This chapter introduces one of the most popular classification techniques: the Decision Tree. You will use it to develop an algorithm that predicts employee turnover.

Splitting the data

Separating Target and Features

Spliting employee data

Introduction to Decision Tree classification

Computing Gini index

Splitting the tree

Predicting employee churn using decision trees

Fitting the tree to employee data

Checking the accuracy of prediction

Interpretation of the decision tree

Exporting the tree

Interpretation of results

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3

Evaluating the turnover prediction model

Here, you will learn how to evaluate a model and understand how "good" it is. You will compare different trees to choose the best among them.

Tuning employee turnover classifier

Pruning the tree

Limiting the sample size

Evaluating the model

Interpreting accuracy metrics

Calculating accuracy metrics: precision

Calculating accuracy metrics: recall

Targeting both leavers and stayers

Calculating the ROC/AUC score

Class imbalance

Balancing classes

Comparison of Employee attrition models

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4

Choosing the best turnover prediction model

In this final chapter, you will learn how to use cross-validation to avoid overfitting the training data. You will also learn how to know which features are impactful, and which are negligible. Finally, you will use these newly acquired skills to build a better performing Decision Tree!

Hyperparameter tuning

Cross-validation using sklearn

Setting up GridSearch parameters

Implementing GridSearch

Important features for predicting attrition

Interpreting importance

Sorting important features

Selecting important features

Develop and test the best model

Final thoughts

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HRアナリティクス：Pythonで従業員離職を予測する

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