Name: HR Analytics: прогнозування плинності кадрів у R
Rating: 4.826086956521739 (23 reviews)

Опис курсу

Зростання організації великою мірою залежить від утримання персоналу. Часті звільнення знижують моральний стан в організації, а найм нових співробітників дорожчий, ніж утримання наявних. Хороша новина: організації можуть підвищити утримання працівників за допомогою інтервенційних стратегій, заснованих на даних. У цьому курсі ви зосередитеся на отриманні даних з кількох HR-джерел, дослідженні й створенні нових ознак, побудові та валідації моделі логістичної регресії, а також дізнаєтеся, як розрахувати ROI для потенційної стратегії утримання.

Попередні вимоги

HR Analytics: Exploring Employee Data in R

Навчальний план

Зміст курсу

Вступ

Цей розділ починається із загального вступу до плинності кадрів і причин звільнень, які називають працівники. Ви навчитеся обчислювати рівень плинності та дослідите його в різних розрізах. Також ви визначите сегменти талантів для аналізу й об'єднаєте релевантні дані з кількох HR-джерел, щоб отримати корисніші інсайти.

Почати розділ

Інжиніринг ознак

У цьому розділі ви створите нові змінні на основі наявних даних, щоб пояснити плинність кадрів. Ви проаналізуєте дані про компенсації та розрахуєте compa-ratio для вимірювання справедливості оплати праці всіх співробітників. Щоб визначити найважливіші змінні, що впливають на плинність, ви використаєте показник Information Value (IV).

Почати розділ

Прогнозування плинності

У цьому розділі ви побудуєте модель логістичної регресії для прогнозування плинності з урахуванням мультиколінеарності між змінними.

Почати розділ

Валідація моделі, HR-інтервенції та ROI

У цьому розділі ви обчислите точність своєї моделі та розподілите працівників за конкретними кошиками ризику. Потім ви сформулюєте інтервенційну стратегію та розрахуєте ROI для цієї стратегії.