Share |

воскресенье, 15 февраля 2015 г.

Инструмент отсева неэффективных работников на этапе подбора: дерево решения

Решил показать новый для нашего рынка инструмент принятия решения на основе данных кейса Кейс: отсев неэффективных работников на этапе подбора.
Напомню, мы протестировали кандидатов на входе, они в дальнейшем показали определенные результаты, что позволило разделить их на 1 - неэффективных (или тех, кого не стоило бы брать в компанию) и 2) всех остальных или тех, кого можно принимать.
В предыдущем посте я показал возможности логистической регрессии. Мы выявили две шкалы - Sp и Do, которые позволяют отличать неэффективных от всех остальных.
Главный недостаток логистической регрессии - интуитивно непонятные результаты, диаграмму ROC не предъявишь совету директоров. 
Требуется более наглядный инструмент. Таким инструментом является технология Trees - или дерево принятия решения.

Итак, 

Напоминаю, что мы выявили две шкалы, которые значимо различают неэффективных и остальных:
  • Sp
  • Do
(про то, как выявили, что такое значимость различий, читай 
Визуализируем взаимосвязь тестов и показателей эффективности. 

На этой диаграмме
  • шкала X - показатели кандидатов по шкале Sp теста CPI, 
  • шкала Y - данные шкалы Do теста CPI; 
  • зеленые пирамидки - неэффективные работники, 
  • красные точки - работники, качество работы, которое устраивает работодателя.
График сам подсказывает решение, верно? Прям так и просится провести границу по линии 50 Sp. 
Посмотрим, что нам скажет инструмент Trees
Инструмент отсева неэффективных работников на этапе подбора: дерево решения
Обращаю ваше внимание, что это не человек рисует данное дерево, а машинка (программа R или она же Rstudio). Для спецов в области статистики сообщаю, что я здесь не рассматриваю проблемы оверфитинга и т.п., моя задача - показать инструмент. Инструмент нам предлагает следующую инструкцию принятия решения по кандидату:
  1. если показатели кандидата по шкале Sp больше или равно 50, значит берем на работу
  2. если меньше 50, смотрим шкалу Do.
  3. если Do больше или равно 54, берем кандидата, если меньше, отклоняем кандидатуру.
Красиво?

7 комментариев:

  1. Здравствуйте! Подскажите, пожалуйста, как работодатель определил удовлетворенность результатами работы? У красных точек выше уровень продаж? И есть ли зависимость уровня продаж от результатов по шкалам Sp и Do?

    ОтветитьУдалить
    Ответы
    1. а где здесь про удовлетворенность?

      Удалить
    2. У вас написано "красные точки - работники, качество работы, которое устраивает работодателя."
      Каким образом работодатель определил, что его устраивает качество работы? По каким показателям?

      Удалить
    3. давайте начнем с того, что вы представитесь и расскажите про свой интерес. Согласитесь, не очень корректно общаться с анонимом.
      Или напишите edvb@yandex.ru
      я заинтересован продать данную технологию

      Удалить
  2. Доброе утро, Эдуард!
    Красиво!Технологично, наглядно, значительно упрощает процедуру подбора!
    Марина Петкун

    ОтветитьУдалить
    Ответы
    1. обратили внимание, как я из одного набора данных вытащил кучу кейсов?)

      Удалить

рек