.

Сделать репост в соц сети!

суббота, 29 ноября 2014 г.

Как влияют переработки на текучесть персонала - 2 (кейс по hr-аналитике)

Продолжение кейса Как влияют переработки на текучесть персонала - 2 (кейс по hr-аналитике).
Суть вкратце: я исходил из версии, что переработки отрицательно влияют на текучесть, т.е. увеличивают текучесть.
Однако анализ показал другое.
Систематические переработки снижают риск увольнения в 2,6 раза в сравнении с теми, кто не перерабатывает в компании.
Если же работник имел переработки в первый месяц работы, то риск увольнения в сравнении с теми, кто не имел переработок в первый месяц снижается в 1, 34 раза.
Давайте посмотрим на график
Как влияют переработки на текучесть персонала - 2 (кейс по hr-аналитике)

По оси X - стаж работы в месяцах. ось Y - процент сотрудников, оставшихся работать в компании на том или ином месяце стажа. Синей линией показана динамика тех, кто перерабтывал в первый месяц работы в компании, пунктирной - кто не перерабатывал.
Т.е. например, через полгода работы в компании осталось чуть более 50 % тех, кто не перерабатывал и примерно две трети (66 %) тех, кто переработал в первый месяц работы в компании.
Я думаю, есть повод для разговора с Заказчиком, правда?
Есть несколько версий:

  • Если переработки назначаются случайным образом, то получается, что люди получили дополнительные деньги и их это вдохновило на дальнейшую работу;
  • Если переработки не случайны, т.е. работники сами напрашиваются, то по тому, кто накинулся на переработки в первый месяц работы, можно прогнозировать стаж человека в компании (хотя версия вызывает сомнения, поскольку переработки возникают не по желанию администрации (ну нет смысла ей переплачивать);
  • Совсем коварный вариант: приписывают переработки своим людям.
  • Мотивация: допустим, что на мотивированных переработки влияют позитивно (они оплачиваются вдвойне), а на не мотивированных они сказываются негативно. У Наследова в книге "Математические методы психологического исследования" приводится классный пример двухфакторного дисперсионного анализа, когда разные уровни измерения двух номинативных переменных оказывают разное влияние на метрическую переменную. 

Проверка мотивационной версии

воскресенье, 23 ноября 2014 г.

HR-аналитика в Новосибирске. Прошедший семинар

21-22 ноября проводил семинар Аналитика для HR в Новосибирске. Был прекрасный коллектив из 15 участников и прекрасная организация от Анны Егоровой.
Затронули тему ассессмент-центра, я отстаивал свой взгляд (Прогноз 2015: российский рынок изменит свое представление о природе ассессмент центра).
Было забавно услышать мнение о себе как добром и терпеливом)))
В целом я таки семинары воспринимаю через призму компромисса между удовлетворением слабостей аудитории и необходимостью давать материал.
К сожалению, иногда идешь на то, чтобы оставить хорошее мнение, теряя при этом в содержании. С другой стороны, непонятно: если не создать хорошего мнения, будет ли содержание в принципе восприниматься?

HR-аналитика в Новосибирске

понедельник, 17 ноября 2014 г.

Как влияют переработки на текучесть персонала (кейс по hr-аналитике)

Предлагаю включить рассуждалку и соображалку и подумать, какие действия по анализу информации можно предпринять.
Итак
Есть файл по персоналу розничной компании (данные настоящие).
В файле такие данные:
  1. Подразделение
  2. ФИО
  3. Дата приема
  4. Дата увольнения (если поле пустое - человек работает по сей день)
  5. Город
  6. Январь - октябрь - показатели переработок в 2014 году
Вопрос: какие действия вы бы предприняли, чтобы ответить на вопрос, оказывают ли переработки влияние на текучесть персонала.
Буквально ответ должен выглядеть примерно так:
  1. посчитаю среднее значение по ....
  2. посчитаю сумму по ....
  3. вычислю ....
  4. посмотрю корреляцию между....
  5. и т.п..
Жду ваших ответов

подраз
деление
Фио
Дата приема
Дата увольнения
Город
январь
февраль
март
апрель
май
июнь
июль
август
сентябрь
октябрь
Склад

18.03.2014
28.05.2014

0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
Склад

18.02.2014


0,00
1,00
0,00
1,00
2,73
2,00
2,00
0,00
0,00
1,00
Склад

10.12.2013


0,00
0,00
1,00
0,00
0,73
1,00
2,00
0,00
0,00
0,00
Склад

18.02.2014
11.06.2014

0,00
1,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
Склад

13.05.2014
27.05.2014

0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
Магазин

02.09.2013


0,00
1,00
0,36
0,00
1,00
0,00
3,00
1,00
1,00
0,00
Магазин

10.09.2013


0,00
1,00
0,00
0,00
0,00
0,00
2,00
3,00
3,00
3,00
Магазин

04.03.2014
10.07.2014

0,00
0,00
1,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
Магазин

12.08.2014
07.11.2014

0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
1,00
0,00
0,00
Магазин

02.09.2013
07.02.2014

0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00

Пишите и тренируйте навыки анализа
Еще кейсы:

пятница, 14 ноября 2014 г.

Правильная HR метрика



Признаюсь. Каюсь. Виноват.
Долгое время ругался, когда меня просили назвать "правильные" HR-метрики. Теперь понял, почему я ругался: дело не в том, что метрики сами по себе плохи, дело в том, что метрики у нас не те.
Сегодня провозглашаю ту HR - метрику, что правильная - Медиану.
Заметьте, доказывать ничего не буду, а просто провозглашаю.
Дам два примера. Ну а если вам привычны более привычные HR-метрики, читайте мои переводные посты про hr-метрики

Свой пост

 Управление текучестью персонала на основе данных - базовый показатель текучести персонала
На картинке распределение стажа уволившихся работников в месяцах.

Западный

Из блогов того же Nate Silver. Поскольку меня как эксперта можно и не принимать, давайте что-нибудь западное. Пост The American Middle Class Hasn’t Gotten A Raise In 15 Years
И картинка к нему. Картинок разных можно было бы много привести, но на всех почти медиана. На этой картинке показано, как менялась медиана доходов семей, скорректированная с учетом размера (один человек, двое, с детьми и т.п...).