Name: HR-аналитика: прогнозирование текучести кадров на R
Rating: 4.826086956521739 (23 reviews)

Описание курса

Рост организации во многом зависит от удержания сотрудников. Частая смена персонала негативно влияет на моральный климат в коллективе, а привлечение новых сотрудников обходится дороже, чем удержание действующих. Хорошая новость: организации могут повысить уровень удержания персонала с помощью стратегий, основанных на данных. Этот курс посвящён сбору данных из различных HR-источников, исследованию и формированию новых признаков, построению и проверке модели логистической регрессии, а также расчёту ROI для потенциальной стратегии удержания.

Предварительные требования

HR Analytics: Exploring Employee Data in R

Программа

Структура курса

Введение

Эта глава начинается с общего введения в понятие текучести кадров и причин увольнения сотрудников. Вы научитесь рассчитывать коэффициент текучести и анализировать его в различных разрезах. Кроме того, вы определите ключевые сегменты сотрудников для анализа и объедините данные из нескольких HR-источников, чтобы получить более глубокие выводы.

Начать главу

Конструирование признаков

В этой главе вы создадите новые переменные на основе имеющихся данных, чтобы объяснить текучесть кадров. Вы проанализируете данные о компенсациях и рассчитаете compa-ratio для оценки справедливости оплаты труда всех сотрудников. Для выявления наиболее важных переменных, влияющих на текучесть, вы воспользуетесь концепцией информационной ценности (IV).

Начать главу

Прогнозирование текучести кадров

В этой главе вы построите модель логистической регрессии для прогнозирования текучести кадров с учётом мультиколлинеарности между переменными.

Начать главу

Валидация модели, HR-интервенции и ROI

В этой главе вы оцените точность модели и распределите сотрудников по группам риска. Затем вы разработаете стратегию HR-интервенций и рассчитаете ROI для этой стратегии.