Человеческие ресурсы (HR) являются основными активами, которыми компания должна правильно управлять, чтобы бизнес-цели могли быть достигнуты эффективно и результативно. В этом случае мы столкнемся с проблемой человеческих ресурсов в компании. Наша цель — выяснить, как удержать сотрудников на плаву в существующей компании, что может привести к увеличению затрат на набор и обучение сотрудников для тех, кто только что присоединился к ним — программы, имеющие отношение к проблемам сотрудников.
Предварительная обработка данных
- В этом наборе данных нет повторяющихся данных. В других руках есть нулевые данные.
- Измените значение столбца «Pernah bekerja» на 1 или 2 на «да» или «нет». Выполнение синтаксиса if для значения столбца «Status Kepagawaian» «Стажировка» равно 0.
- Удалите столбец «Ikut Program LOP», потому что в нем так много нулевых данных.
Аналитик
- Годовой отчет об изменении численности сотрудников
Судя по обоим графикам, в 2011 году был принят самый высокий новичок. С другой стороны, в 2018 году самый высокопоставленный сотрудник уволился.
На приведенном выше графике видно, что в период с 2011 по 2016 год наибольшее количество принятых сотрудников, а не количество уволенных сотрудников. В следующем году все наоборот.
- Анализ причин увольнения для стратегии управления оттоком сотрудников
На приведенной выше диаграмме показано, по какой причине сотрудник увольняется.
Аналитик данных — это самый процент сотрудников, увольняющихся из своего отдела.
На приведенном выше графике рассказывается о причине увольнения, производительности сотрудников и карьерном пути. На этом графике сотрудник увольняется из-за токсичной культуры и внутреннего конфликта, карьерный путь для свежего выпускника и хорошая производительность.
Предварительная обработка данных
- Нет дублирующихся данных
- Для нулевых данных замените их на 0.
- Есть 5 столбцов для чисел и 11 столбцов для кошек.
- Описано для категорий nums.
- Опишите категории кошек.
-Для цели используйте «да» или «нет» из столбца масих бекерья.
- Использование журнала, zscore, кодировки меток и одной горячей кодировки.
- Разделить данные 70:30 и иметь 5 моделей со столбцом Resign в качестве цели.
- Обработка потока данных SMOTE класса дисбаланса (1:1).
Моделирование
Лучшим моделированием является логистическая регрессия, поэтому это моделирование пересчитывается с помощью гиперповорота. Для результата:
После гиперповорота логистическая регрессия получает результат увеличения.
Это лучшая функция для улучшения удержания сотрудников.
Результат
- Из матрицы выяснилось, что сотрудники, которые увольняются, и сотрудники, которые не увольняются, имеют почти одинаковый вклад. Основной причиной увольнения работника является ненормированный рабочий день. Если 1 сотрудник работает 8 часов в день, то из-за небольшого количества людей сотрудник должен работать ›8 часов в день.
- С добавлением подходящих сотрудников создайте сотрудника, у которого есть превышение рабочего времени.
- Компании могут создавать проблемы для своих сотрудников, чтобы сотрудники не были насыщены своей существующей работой.
- Необходимо создать совместную деятельность, чтобы между сотрудниками могло возникнуть чувство доверия во всех областях.
- Поскольку сотрудников-первокурсников все еще много, компании должны предоставить им гарантии относительно их карьерного роста.
Для получения более подробной информации вы можете перейти по ссылке ниже:
https://github.com/inggridpris/Predict-Clicked-Ads-Customer-Classification-by-using-Machine-Learming
https://drive.google.com/drive/folders/1bn4pdGtVZAwFSYAYMvSp__vC4BXDzBro?usp=sharing
или вы можете связаться со мной через linkedin
