これらのコースを受講したことで、プロフェッショナルなビジュアライゼーションやダッシュボードを自信を持って作成できるようになりました
Shoebur Rahman調達スペシャリスト、Giz Bangladesh
コースの説明
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
カリキュラム
コース概要
1
イントロダクション
この章では、社員の離職（離職・退職）に関する概要と、社員が共有する離職理由から始めます。離職率の計算方法を学び、さまざまな切り口で離職率を可視化して探ります。分析対象となるタレントセグメントを特定し、複数の人事データソースから関連データを統合して、より有用な示唆を導きます。
2
特徴量エンジニアリング
この章では、既存データから新しい変数を作成し、社員の離職を説明します。報酬データを分析し、全社員の賃金の公平性を測るためにコンパレシオ（compa-ratio）を作成します。離職に影響する最も重要な変数を特定するために、Information Value（IV）の考え方を用います。
3
離職予測
この章では、多重共線性を考慮しながら、離職を予測するロジスティック回帰モデルを構築します。
4
モデル検証、HR施策、ROI
この章では、モデルの精度を算出し、社員を特定のリスクバケットに分類します。続いて、介入戦略を立案し、その戦略のROIを計算します。
R
HRアナリティクス：Rで社員離職を予測する
コース修了
