Pular para o conteúdo principal

Curso

Análise de RH: Prevendo Rotatividade de Funcionários em R

IntermediárioNível de habilidade

Atualizado 08/2024

Preveja a rotatividade de funcionários e crie estratégias de retenção.

Iniciar curso gratuitamente

RMachine Learning

4 h

14 vídeos

50 Exercícios

4,000 XP

4,861

Declaração de realização

Preferido por alunos de milhares de empresas

Treinando uma equipe?

Experimente para Empresas

Descrição do curso

O crescimento de uma organização depende muito da retenção de funcionários. Perder colaboradores com frequência afeta o moral da organização, e contratar novos é mais caro do que reter quem já está na equipe. A boa notícia é que as organizações podem aumentar a retenção com estratégias de intervenção baseadas em dados. Este curso aborda a obtenção de dados de várias fontes de RH, a exploração e criação de novas variáveis, a construção e validação de um modelo de regressão logística e, por fim, mostra como calcular o ROI de uma possível estratégia de retenção.

Pré-requisitos

HR Analytics: Exploring Employee Data in R

1

Introdução

Este capítulo começa com uma introdução geral à rotatividade de funcionários e aos motivos de saída relatados pelos colaboradores. Você vai aprender a calcular a taxa de rotatividade e a explorá-la em diferentes dimensões. Também vai identificar segmentos de talento para sua análise e reunir dados relevantes de várias fontes de RH para gerar insights mais úteis.

O que é turnover?

Objetivos da previsão de turnover de funcionários

Importando dados de headcount e turnover

Explorando os dados

Qual a proporção de colaboradores que saíram?

Quais níveis têm alta taxa de turnover?

A taxa de rotatividade varia entre localidades?

Arquitetura de dados de RH

Filtrando o conjunto de dados

Combinando conjuntos de dados de RH (I)

Combinando conjuntos de dados de RH (II)

Visão geral dos dados mestre

Iniciar capítulo

2

Criação de Variáveis (Feature Engineering)

Neste capítulo, você vai criar novas variáveis a partir dos dados existentes para explicar a rotatividade. Vai analisar dados de remuneração e criar o compa-ratio para medir a equidade salarial de todos os colaboradores. Para identificar as variáveis mais importantes que influenciam a rotatividade, você usará o conceito de Information Value (IV).

Engenharia de atributos

Derivar diferença de idade

Derivar o índice de trocas de emprego

Derivar tempo de casa do funcionário

Remuneração

Explorando remuneração

Diferença Salarial

Derivando o Compa-ratio

Derivando o nível de compa

Information Value

Calculando o Information Value

Quais variáveis são importantes?

Iniciar capítulo

3

Prevendo a Rotatividade

Neste capítulo, você vai construir um modelo de regressão logística para prever a rotatividade, levando em conta a multicolinearidade entre as variáveis.

Divisão de dados

Divida os dados

Confirmar os particionamentos

Introdução à regressão logística

Construa seu primeiro modelo de regressão logística

Construir um modelo de regressão logística múltipla

Interpretando níveis de significância

Multicolinearidade

Detectando multicolinearidade

Lidando com multicolinearidade

Construindo seu modelo final

Construindo o modelo final de regressão logística

Entendendo as previsões do modelo

Interprete os resultados

Iniciar capítulo

4

Validação do Modelo, Intervenções de RH e ROI

Neste capítulo, você vai calcular a acurácia do seu modelo e categorizar os colaboradores em faixas específicas de risco. Em seguida, vai formular uma estratégia de intervenção e calcular o ROI dessa estratégia.

Validando os resultados da regressão logística

Criar uma matriz de confusão

Acurácia do seu modelo

Elaborando a estratégia de retenção

Calcular a probabilidade de risco de desligamento

Criando faixas de risco de desligamento

O que você faria?

Retorno sobre o investimento

Criar faixa de aumento salarial

Calcular a taxa de rotatividade por faixa de aumento salarial

Calcular ROI

Encerramento

Iniciar capítulo

Análise de RH: Prevendo Rotatividade de Funcionários em R

Curso
concluído

Obtenha um certificado de conclusão

Adicione esta credencial ao seu perfil do LinkedIn, currículo ou CV
Compartilhe nas redes sociais e em sua avaliação de desempenhoInscreva-se agora

Faça como mais de 19 milhões de alunos e comece Análise de RH: Prevendo Rotatividade de Funcionários em R hoje mesmo!

Desenvolva suas habilidades em dados com o app do DataCamp

Continue progredindo em qualquer lugar com nossos cursos para celular e desafios diários de programação de 5 minutos.