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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
カリキュラム
コース概要
1
HRアナリティクス入門
この章では、HRアナリティクスが取り組む課題について学び、以降で分析するサンプルのHRデータセットを確認します。主要な変数の記述と可視化を行い、分析に備えてデータセットの変換と加工を行います。
2
従業員の離職を予測する
この章では、最も一般的な分類手法の1つである決定木を紹介します。決定木を使って、従業員の離職を予測するアルゴリズムを作成します。
3
離職予測モデルの評価
ここでは、モデルを評価し、その「良さ」を理解する方法を学びます。複数の決定木を比較して、最適なものを選びます。
4
最適な離職予測モデルの選択
最終章では、クロスバリデーションを使って学習データへの過学習を防ぐ方法を学びます。さらに、影響の大きい特徴量と無視できる特徴量の見分け方も学びます。最後に、これらのスキルを使って、より高性能な決定木を構築します。
HRアナリティクス：Pythonで従業員離職を予測する
コース修了
