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R

강의

HR Analytics: R로 직원 이탈 예측하기

중급기술 수준
업데이트됨 2024. 8.
직원 이직률을 예측하고 유지 전략을 수립하십시오.
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RMachine Learning4시간14 동영상50 연습 문제4,000 XP4,834성취 증명서

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강의 설명

조직의 성장은 주로 직원 유지에 달려 있어요. 잦은 이탈은 조직의 사기를 떨어뜨리고, 신규 채용은 기존 직원을 유지하는 것보다 비용이 더 많이 듭니다. 다행히도, 데이터 기반의 개입 전략을 통해 직원 유지율을 높일 수 있어요. 이 강의에서는 여러 HR 소스에서 데이터를 수집하고, 탐색 및 신규 변수 파생을 수행한 뒤, 로지스틱 회귀 모델을 구축하고 검증하는 과정을 다룹니다. 마지막으로 잠재적 유지 전략의 ROI를 계산하는 방법을 보여 드립니다.

선수 조건

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.
챕터 시작
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).
챕터 시작
3

Predicting Turnover

4

Model Validation, HR Interventions, and ROI

HR Analytics: R로 직원 이탈 예측하기
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