В нашем исследовании факторов текучести персонала (и снова прошу поучаствовать) в августе этого года появился новый вопрос - "Отзыв о компании". Мы просим респондентов написать о сильных, слабых сторонах компании, причинах увольнения, особенностях корпоративной культуры и т.п..
Вопрос открытый, предполагается, что респонденты напишут свои мысли.
На сегодня получено 192 отзыва (а всего с августа месяца в исследовании приняло участие более 600 респондентов, т.е. отзыв о компании оставляет примерно каждый третий респондент).
В идеале стоило бы получить несколько тысяч отзывов о компании, чтобы сделать корректный и полный анализ текста, но долго ждать, а я надеюсь, что предварительный результат привлечен ваше внимание, вы поучаствуете в опросе, оставив отзыв о компании.
Обращаю ваше внимание, что отзыв о компании оставляют как уволившиеся / уволенные, так и работающие сотрудники.
Соотношение отзывов уволившихся / работающих сотрудников = 133 / 59.
Это мой первый пост по анализу отзывов сотрудников о компании, точнее даже, это только начало серии постов, у меня много разных задумок, как и в каких разрезах можно анализировать отзывы и обратную связь сотрудников.
Буду анализировать отзывы о компании - найду рано или практический смысл.
Самый удивительный результат - предсказать по тексту, оставил отзыв о компании работающий или уволенный сотрудник - модель показала высокую точность прогноза. С более 90 % вероятностью мы можем сказать по тексту отзыва о компании, оставил отзыв работающий или уволившийся сотрудник.
Но этот результат определяется размером выборки: когда у нас будет несколько тысяч отзывов о компании, модель будет иметь другую точность.
И две картинки: на одной показаны слова, которые чаще используются работающими сотрудниками в отзывах о компании, и слова уволившихся сотрудников. Высота шрифта показывает вес слова, т.е. чем выше высота шрифта, которым указано слово на картинке, тем выше вероятность, что респондент, употребивший это слово, работает в компании (если показан вес слов отзывов работающих сотрудников), или вероятность, что он уже не работает в компании (если показан вес слов отзывов уволившихся сотрудников).
Я правильно понимаю, что у вас не возникнет проблем, какая картинка показывает вес и корзинку слов работающих и уволившихся сотрудников?
На картинку можно кликнуть, станет еще больше размером.
Не люблю объяснять там, где вы сами можете сделать выводы. Несколько комментов:
Участвуйте в исследовании!
Вопрос открытый, предполагается, что респонденты напишут свои мысли.
На сегодня получено 192 отзыва (а всего с августа месяца в исследовании приняло участие более 600 респондентов, т.е. отзыв о компании оставляет примерно каждый третий респондент).
В идеале стоило бы получить несколько тысяч отзывов о компании, чтобы сделать корректный и полный анализ текста, но долго ждать, а я надеюсь, что предварительный результат привлечен ваше внимание, вы поучаствуете в опросе, оставив отзыв о компании.
Обращаю ваше внимание, что отзыв о компании оставляют как уволившиеся / уволенные, так и работающие сотрудники.
Соотношение отзывов уволившихся / работающих сотрудников = 133 / 59.
Это мой первый пост по анализу отзывов сотрудников о компании, точнее даже, это только начало серии постов, у меня много разных задумок, как и в каких разрезах можно анализировать отзывы и обратную связь сотрудников.
Итак
Я решил посмотреть, можем ли мы по тексту отзыва понять, кто оставил отзыв о компании - работающий или уволившийся сотрудник. Задача может быть и не самая актуальная и совсем не практичная для компании, но Фейнман, отвечая на претензии, что физика не всегда решает полезные задачи, говорил, что сексом тоже не всегда ради пользы занимаются.Буду анализировать отзывы о компании - найду рано или практический смысл.
Самый удивительный результат - предсказать по тексту, оставил отзыв о компании работающий или уволенный сотрудник - модель показала высокую точность прогноза. С более 90 % вероятностью мы можем сказать по тексту отзыва о компании, оставил отзыв работающий или уволившийся сотрудник.
Но этот результат определяется размером выборки: когда у нас будет несколько тысяч отзывов о компании, модель будет иметь другую точность.
И две картинки: на одной показаны слова, которые чаще используются работающими сотрудниками в отзывах о компании, и слова уволившихся сотрудников. Высота шрифта показывает вес слова, т.е. чем выше высота шрифта, которым указано слово на картинке, тем выше вероятность, что респондент, употребивший это слово, работает в компании (если показан вес слов отзывов работающих сотрудников), или вероятность, что он уже не работает в компании (если показан вес слов отзывов уволившихся сотрудников).
Я правильно понимаю, что у вас не возникнет проблем, какая картинка показывает вес и корзинку слов работающих и уволившихся сотрудников?
На картинку можно кликнуть, станет еще больше размером.
Не люблю объяснять там, где вы сами можете сделать выводы. Несколько комментов:
Коллеги, очевидно, что эти результаты сильно изменятся, когда мы наберем несколько тысяч отзывов о компании. Пока вот так, и все равно интересно
- Слово "карьерный" выше, чем "зарплата";
- Среди причин указываются "сокращение" и "переезд";
- И есть даже название одной компании, не буду вслух произносить;
- А ценным словом для работающих является слово "дурак", вот так и работаем с дураками, но работаем!
Участвуйте в исследовании!
Понравился пост?
если Вы захотите выразить мне благодарность за интересный пост, 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
Или просто покликайте на директ рекламу ниже на странице - у вас это отнимет несколько секунд, а мне принесет немного денег. 
Комментариев нет:
Отправить комментарий