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HRアナリティクス:Rで社員離職を予測する

中級スキルレベル
更新日 2024/08
従業員の離職を予測し、効果的な定着施策を設計する。
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コース説明

組織の成長は、主に人材の定着にかかっています。社員の離職が頻発すると、組織の士気に影響し、採用コストも既存社員の定着に比べて高くなります。良いニュースとして、データに基づく介入戦略によって、離職率を下げることができます。本コースでは、複数の人事データ源からのデータ取得、特徴量の探索と新規作成、ロジスティック回帰モデルの構築と検証を行い、最終的に想定される定着施策のROIの算出方法を学びます。

前提条件

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.
チャプター開始
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).
チャプター開始
3

Predicting Turnover

4

Model Validation, HR Interventions, and ROI

HRアナリティクス:Rで社員離職を予測する
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