Продолжаю тему отношений с руководителем. Этот пост в продолжение поста Почему подчиненные уходят от руководителей. Сейчас я применил новый алгоритм (для аналитиков: в прошлом посте был алгоритм случайного леса, сейчас градиентный бустинг).
Описание задачи: в качестве зависимой переменной мы смотрели время совместного стажа руководителя и подчиненного (время от начала совместной работы до времени уходя подчиненного, мы брали в расчет только вариант, когда подчиненный сам принимал решение уйти из компании и от руководителя).
Ниже в таблице факторы и коэффициенты факторов. В графе "драйверы" идет вопрос и вариант ответа, который показал значимость, а в графе "коэффициент" - показатель связи: если отрицательный, значит фактор повышает риски ухода от руководителя, если положительный - снижает риски, повышает вероятность большей продолжительности совместной жизни руководитель подчиненный.
Коллеги, и по прежнему прошу поучаствовать в опросе ключевые факторы текучести и удержания персонала
Таблица объемная, но некоторые вещи вызывают удивление: я не буду здесь ничего обсуждать и интерпретировать, будет интересно почитать ваши комменты.
Для меня данный пост очень важный! Это попытка сделать то, что делала компания Evolv - см Ключевые факторы удержания и текучести персонала
И про точность модели. Как я уже упоминал, я использовали градиентный бустинг, объясненная дисперсия дает 30 %, хотя здесь не все так просто с т.з. интерпретаций, поскольку тут существует несколько разных подходов к оценке точности моделей в данном подходе
На картинке показано: по оси X - прогнозное время совместной жизни руководитель подчиненный, по оси Y - настоящее время.
Заметно, что наш прогноз не очень точный: разброс очень значительный.
Описание задачи: в качестве зависимой переменной мы смотрели время совместного стажа руководителя и подчиненного (время от начала совместной работы до времени уходя подчиненного, мы брали в расчет только вариант, когда подчиненный сам принимал решение уйти из компании и от руководителя).
Ниже в таблице факторы и коэффициенты факторов. В графе "драйверы" идет вопрос и вариант ответа, который показал значимость, а в графе "коэффициент" - показатель связи: если отрицательный, значит фактор повышает риски ухода от руководителя, если положительный - снижает риски, повышает вероятность большей продолжительности совместной жизни руководитель подчиненный.
Коллеги, и по прежнему прошу поучаствовать в опросе ключевые факторы текучести и удержания персонала
Драйверы
|
показатель
|
Источник трафика: Вы откликнулись на вакансию в
социальных сетях
|
-0.5745
|
Признание заслуг подчиненного: Нет
|
-0.53795
|
Размер компании: 5 000 - 9 999 (количество
работников)
|
-0.49827
|
Частота выплат премий: Ежемесячно
|
-0.46365
|
Частота выплат премий: Нет
|
-0.46241
|
Позиция респондента: Юриспруденция
|
-0.29259
|
Источник трафика: Работодатель вышел на Вас по
рекомендации человека, знающего вас
|
-0.27465
|
Размер города: менее 100 000
|
-0.25439
|
Источник трафика: Работодатель нашел Вас через
социальные сети
|
-0.24874
|
Размер компании: 50-99
|
-0.22068
|
Доступ к соц сетям на работе: у меня, в принципе,
не было доступа к интернету на работе
|
-0.19426
|
Как вы добирались до работы: Общественным
транспортом
|
-0.19173
|
-0.17558
|
|
Заботился ли руководитель о вашем развитии: Нет
|
-0.16947
|
Уровень позиции работника: Начальный уровень
|
-0.15983
|
График работы: Установлено время начала и конца
дня с жестким контролем
|
-0.14272
|
Выдвигали ли Вы инициативы: Да, но все было
отвергнуто
|
-0.12827
|
Регион: Южный федеральный округ
|
-0.12695
|
Заботился ли руководитель о вашем развитии: Сам
нет, но готов был поддержать меня в моем стремлении развиваться
|
-0.09426
|
Выдвигали ли Вы инициативы: Нет, ничего не
предлагал
|
-0.08708
|
Критиковал ли вас руководитель в присутствии
других: нет
|
-0.08681
|
Позиция работника: Развитие бизнеса
|
-0.0697
|
Уровень коммуникации с коллегами: средняя
|
-0.06297
|
Размер компании: 500-999
|
-0.05593
|
Откуда компания: Головной офис в Северной
Америке, Европе
|
-0.05066
|
Рабочее пространство: производственный участок
|
-0.03677
|
Уровень коммуникации с коллегами: крайне
значительная
|
-0.02792
|
Позиция работника: Закупки и снабжение
|
-0.02598
|
Уровень коммуникации с коллегами: незначительная
|
-0.01245
|
Регион: Сибирский федеральный округ
|
-0.01234
|
Выдвигали ли Вы инициативы: У нас не принято
выдвигать инициативы
|
0.015203
|
Задерживался ли руководитель на работе: Да,
меньше, чем Вы
|
0.016423
|
Как часто руководитель давал обратную связь: реже
одного раза в неделю
|
0.022656
|
Частота выплат премий: За сданные проекты
|
0.027588
|
Уровень коммуникации с коллегами: крайне
незначительная
|
0.038097
|
Регион: Украина
|
0.05155
|
Уровень позиции работника: Руководитель среднего звена
|
0.070338
|
Позиция работника: Административная деятельность
|
0.102828
|
Регион: Приволжский федеральный округ
|
0.104834
|
Позиция работника: Маркетинг
|
0.123751
|
Признание заслуг подчиненного: Изредка
|
0.132671
|
Размер компании: 100-249
|
0.149486
|
График работы: Я работал дома
|
0.16268
|
Сфера работы: Научная и преподавательская
деятельность
|
0.162985
|
Размер города: 100 000 до 500 000
|
0.179384
|
Как часто вы задерживались на работе: Несколько
раз в месяц
|
0.199637
|
Доступ к соц сетям на работе: не ко всем сетям
|
0.220188
|
Регион: Северо-Кавказский федеральный округ
|
0.236489
|
Отличался ли размер первой зарплаты от того, что
говорилось на собеседовании: нет, не отличались
|
0.273969
|
Позиция работника: Финансовая деятельность и
операции
|
0.315677
|
Размер города: sizetownот 500 000 до 1 000 000
|
0.402705
|
Источник трафика: Вы откликнулись на на объявление
в газете
|
0.77702
|
Позиция работника: Связи с общественностью
|
0.839967
|
Размер компании: 50 000 - 99 999
|
0.927163
|
Таблица объемная, но некоторые вещи вызывают удивление: я не буду здесь ничего обсуждать и интерпретировать, будет интересно почитать ваши комменты.
Для меня данный пост очень важный! Это попытка сделать то, что делала компания Evolv - см Ключевые факторы удержания и текучести персонала
И про точность модели. Как я уже упоминал, я использовали градиентный бустинг, объясненная дисперсия дает 30 %, хотя здесь не все так просто с т.з. интерпретаций, поскольку тут существует несколько разных подходов к оценке точности моделей в данном подходе
На картинке показано: по оси X - прогнозное время совместной жизни руководитель подчиненный, по оси Y - настоящее время.
Заметно, что наш прогноз не очень точный: разброс очень значительный.
Обращение
Коллеги, опрос проводится на некоммерческой основе, у меня нет спонсоров, я трачу много своего времени, поэтому, если Вы захотите выразить мне благодарность за интересные результаты, вы можете перевести небольшую сумму мне на Яндекс кошелек (кликните по кнопке Перевести)
или сделать перевод на карту Сбербанка,
Номер карты 676 280 38 921 538 46 57 - укажите "за результаты исследования".
Или просто покликайте на директ рекламу ниже на странице - у вас это отнимет несколько секунд, а мне принесет немного денег.
спасибо!
Комментариев нет:
Отправить комментарий