Кейс по определению факторов текучести

Классный кейс.
Данные и компания абсолютно реальные. Не называю по понятным причинам. Компания очень известная. Даже, наверное, пафосная.
Данные под кат положил, берите и анализируйте.

Описание данных

При приеме на работу компания учитывает / собирает следующую информацию

• age - возраст на момент приема
• brand - наличие в опыте работы в определенных брендах (список не называю - тайна);
• otr - наличие опыта работы в данной отрасли;
• stag1 - стаж на предыдущем месте работы;
• stag2 - стаж, если есть, на пред предыдущем места работы;
• 2place - в компанию берут только при наличии уже опыта работы, поэтому выясняют, является ли компания вторым местом работы или не вторым (а третьим, четвертым и т.п..);
• edu - профильное / не профильное образование.

И еще в кейсе есть стаж этих работников в компании - stag (он измеряется в месяцах)
задача простая: посмотреть, зависит ли стаж от указанных факторов.
Любителей поспорить предупреждаю: эти факторы могут влиять еще на что-то кроме стажа, но в данном кейсе мы по желанию руководства проверяем, что влияет. ок?
Укажите в решении, какие факторы значимы, какая сила связи, визуализируйте решение

Данные 

stag	age	brand	otr	stag1	stag2	2place	edu
0.79	29	1	1	21	16	0	1
0.33	23	1	0	33	36	0	0
0.79	24	1	0	12	36	0	1
0.20	28	1	1	2	38	0	1
15.02	22	1	0	30	0	1	1
1.38	24	1	0	30	19	0	1
2.79	32	1	1	13	25	0	1
2.92	20	1	1	16	3	0	0
0.26	23	1	0	50	0	1	1
1.61	20	1	1	2	7	0	0
1.67	23	1	0	21	11	0	1
1.70	29	0	0	21	18	0	1
1.44	31	1	0	15	4	0	1
1.02	22	1	1	21	3	0	1
1.61	25	1	1	92	0	1	1
7.97	36	0	0	28	16	0	1
2.82	23	1	0	16	10	0	1
1.38	24	1	1	4	4	0	1
1.97	24	0	0	51	0	1	1
0.72	21	0	0	9	18	0	0
1.25	27	1	0	11	44	0	1
1.38	24	1	0	76	0	1	1
2.98	28	1	1	4	26	0	1
3.44	25	1	0	28	0	1	1
2.36	23	1	1	9	63	0	1
2.59	22	1	1	9	7	0	1
0.95	28	1	0	17	3	0	1
0.79	31	1	1	33	94	0	1
0.79	23	1	1	3	3	0	0
14.39	35	1	1	99	0	0	1
0.49	20	1	1	19	0	1	0
0.95	24	1	0	25	24	0	0
1.57	29	1	1	19	28	0	1
1.15	27	1	0	40	26	0	1
1.70	31	1	0	7	14	0	1
0.89	30	1	0	75	0	0	1
4.39	26	0	0	41	15	0	1
17.90	26	1	0	30	0	1	1
0.92	29	1	0	17	8	0	1
6.69	24	1	0	63	0	1	1
1.41	27	1	1	42	19	0	1
2.20	32	1	1	19	16	0	1
3.61	21	1	0	15	6	0	0
1.61	24	1	0	68	24	0	0
2.13	28	1	0	16	0	0	1
0.30	27	1	1	16	84	0	1
1.02	29	1	1	60	0	0	1
0.79	23	1	1	4	25	0	0
15.80	21	1	0	42	0	1	0
2.66	34	1	0	44	58	0	1
0.33	27	1	1	36	4	0	1
1.84	24	1	0	63	0	1	1
4.56	24	1	1	19	4	0	0
0.46	27	1	0	6	28	0	0
1.80	25	1	1	101	0	1	0
0.33	29	1	1	29	50	0	1
2.72	25	1	0	16	39	0	1
18.36	28	1	1	14	15	0	1
6.69	36	1	1	74	0	0	1
4.20	30	1	0	32	21	0	1
2.92	34	1	1	6	6	0	1
13.80	21	1	1	36	2	0	1
33.64	27	1	0	72	0	1	1
3.08	25	1	0	12	42	0	0
6.85	24	1	0	21	0	1	1
6.43	22	1	0	10	17	0	0
6.46	43	1	1	268	0	1	1
0.59	48	1	0	84	12	0	1
2.69	31	1	1	24	8	0	0
2.20	29	1	0	60	26	0	1
2.46	27	1	0	62	0	1	1
9.93	24	1	1	18	0	0	1
3.02	24	1	0	18	60	0	0
1.67	24	1	1	26	19	0	0
1.70	26	1	1	36	10	0	1
2.66	22	1	0	36	0	1	1
9.61	36	1	1	162	0	1	1
5.02	24	1	1	6	11	0	1
1.61	24	1	1	36	48	0	1
7.77	37	1	1	230	0	1	1
2.75	33	1	1	189	0	1	1
0.23	26	1	0	12	84	0	1
3.08	25	1	0	12	24	0	1
0.39	24	1	1	4	20	0	1
5.57	36	1	1	132	0	1	1
2.82	31	1	1	12	20	0	1
1.21	30	1	1	46	9	0	1
3.08	23	1	0	40	13	0	0
1.15	27	1	0	55	7	0	1
1.93	26	1	1	78	0	1	0
0.52	30	1	1	7	12	0	1
2.46	22	1	1	39	14	0	1
0.95	26	1	1	38	87	0	1
3.05	22	0	0	26	22	0	1
2.62	27	1	1	63	0	1	0
5.11	40	0	0	88	8	0	1
1.57	25	1	1	4	28	0	1
2.00	30	0	0	104	0	1	1
0.23	25	1	1	36	0	1	1
2.20	49	1	1	26	12	0	1
2.98	29	1	1	7	5	0	1
3.21	35	1	1	97	60	0	1
3.05	26	1	1	44	28	0	1
3.44	36	1	1	170	0	1	1
0.66	39	1	1	12	0	0	1
8.46	25	1	1	23	22	0	1
10.52	33	1	0	3	108	0	1
8.46	25	1	1	4	74	0	1
2.85	26	1	0	24	27	0	1
2.36	30	1	1	151	0	1	1
0.75	23	0	0	14	0	1	0
1.90	28	1	0	13	32	0	1
2.75	30	1	1	21	8	0	1
2.39	28	1	1	8	26	0	0
5.34	26	1	0	28	17	0	1
24.10	23	1	0	18	48	0	0
3.90	33	1	0	9	42	0	1
10.75	39	0	0	47	30	0	1
4.56	23	1	1	19	4	0	1
1.93	33	1	0	26	27	0	1
2.75	36	0	0	56	0	0	1
0.85	27	1	1	41	30	0	1
1.74	35	1	0	13	12	0	0
4.23	23	1	0	64	0	1	1
0.52	27	1	0	46	6	0	1
2.00	25	1	0	23	3	0	1
2.49	26	1	0	9	108	0	1
17.34	28	1	0	26	18	0	1
3.57	40	1	0	8	4	0	1
0.23	26	1	0	4	12	0	1
14.59	24	1	0	14	16	0	1
1.61	25	1	1	12	68	0	1