Перевод статьи Monte Carlo Modeling for Workforce Planning

Статья с Линкедин, автор Christian Milbank, Manager, Workforce Data Science at CommonSpirit Health

Статья очень важная и нужная, но одно замечание: не уверен, что величина текучести персонала подчиняется закону нормального распределения в данном случае. 

Отслеживайте нас в телеграм канале HR-аналитики

Моделирование методом Монте-Карло для планирования рабочей силы 

Модели оттока — они в моде в наши дни в HR, и на то есть веские причины. Теперь, когда HR все больше зависит от данных, чрезвычайно важно иметь возможность количественно оценить риск увольнения наших сотрудников. Но что хорошего в этих моделях оттока, если их не использовать ощутимым образом? На мой взгляд, есть два способа, которыми мы можем продвинуть эти модели на один шаг вперед и повысить эффективность:

1. Выявив тех сотрудников с высоким уровнем риска, которых вы бы предпочли сохранить, а затем внедрив программы или меры, чтобы они не ушли.
2. Используя планирование рабочей силы, чтобы быть активным в решении будущих потребностей компании в найме.

Поскольку я полагаю, что пункту (1) уже уделяется достаточно внимания, моя цель — затронуть вопрос (2) в этой статье и помочь вам приступить к созданию собственных симуляций рабочей силы.