.

Сделать репост в соц сети!

воскресенье, 11 мая 2014 г.

Прогнозируем на собеседовании при приеме на работу готовность кандидата задерживаться на работе сверхурочно

Кто нибудь ставил задачу предсказать готовность кандидата работать сверхурочно? Точнее, даже мы говорим о прогнозировании предрасположенности кандидата работать после официального окончания рабочего дня.
Этот пост - сводный, пост резюме по предыдущим постам. См. посты


Предыдущие посты представляли анализ взаимосвязи каждого фактора с таким показателем, в этом посте я подведу итог и покажу возможности прогноза сразу по нескольким факторам.
Сама идея взята из исследований западной компании Evolv, я свои данные беру из нашего исследования Ключевые факторы удержания и текучести персонала, в котором крайне настоятельно вам рекомендую поучаствовать.
Если вам неинтересны рассуждения и формулы, сразу переходите в конце к обсуждению результатов.

Решение

Я опишу очень схематично, поскольку в исследовании много деталей, которые важны, но перегрузят текст. Например, важно разобраться, где в результатах защита предрасположенность самого кандидата задерживаться на работе, а где вынужденная необходимость. Это главный вопрос, требующий разрешения. У меня есть некоторое понимание, как в рамках нашего исследования подойти к решению данного вопроса, но замечу, что в компаниях такие вопросы легче решать.
И с одной стороны, для исследователей эти детали крайне важны, в них бох, но с другой, а) я не пишу статью в научный журнал, б) результаты моих исследований не стоит просто переносить на корпоративные исследования, где результаты собственно и имеют ценность, а почему каждый заинтересованный может попробовать воспроизвести полученные мной результаты.
Я анализировал взаимосвязь вопроса
Задерживались ли вы на работе?

  • Никогда
  • Каждый день
  • Несколько раз в неделю
  • Несколько раз в месяц

и следующих факторов:

  • Количество аккаунтов в социальных сетях;
  • Браузер, которым пользуется кандидат
  • Социальная сеть, в которой кандидат проявляет наибольшую активность
  • Наличие дома проводного интернета, wi fi
  • позиция
  • отрасль
  • масштаб населенного пункта

В корпоративных исследованиях HR-ы могут использовать более широкий спектр факторов, могут более изощряться в своей фантазии, какую информацию о кандидате собирать

Результаты

Я проделал два пути

Линейная регрессия

Варианты ответов на вопрос о задержках на работе можно принять как метрическую переменную (не говорю, что это метрическая переменная, но можно использовать), поэтому в данном случае я решил использовать линейную регрессию
результат линейной регрессии
Multiple R-squared:  0.2888, Adjusted R-squared:  0.1039
F-statistic: 1.562 on 209 and 804 DF,  p-value: 1.06e-05
R^2 = 0, 288 - это очень неплохо, плохо, что нормированный R^2 = 0, 1039 т.е. при переносе на реальные ситуации прогностическая ценность нашего уравнения резко снижается.
Безусловно, результаты по своим показателям не впечатляют, но я предлагаю посмотреть на эту ситуацию с другой стороны: рекрутер задает кандидаты три вопроса, тратит на ответы минуту, не более, а получает 10 % объясненной дисперсии.

Логистическая регрессия

Нас в конце концов интересует, предрасположен ли кандидат задерживаться на работе или нет. Ответ по типу: Да / Нет. Т.е. по сути речь идет о скоринге. См. по теме Скоринговые карты для оценки кандидата при приеме на работу
Я вариант "Никогда" сделал "0", а варианты "Несколько раз в неделю" и "Каждый день" как "1". Т.е. нас устроит, если кандидат готов будет задерживать от нескольких раз в неделю до ежедневных задержек.
Прогнозируем на собеседовании при приеме на работу готовность кандидата задерживаться на работе сверхурочно
Таблица классификации (см. шаг 2) показывает, что мы можем предсказывать с 70 % вероятностью задержки кандидата на работе.
Из них, не готовых задерживаться мы прогнозируем с вероятностью 61, 3 %, а готовых - на 71, 7.

Резюме

Я скажу очень смелую мысль, что в данном направлении HR уже готов перейти от лабораторного использования BigData HR и Talent Analytics к промышленному использованию технологий. Полученные результаты можно практически использовать в рекрутинге.
И я, надеюсь, показал вам еще одну дорожку, как можно это сделать

Реклама

Дочитали до этого места?
Приглашаю на свой семинар Аналитика для HR, где мы будем обсуждать такие вопросы и решать кейсы. Или пишите мне edvb()yandex.ru

Комментариев нет:

Отправить комментарий