Share |

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