Studie zur Mitarbeiterfluktuation
Die Einstellung neuer Mitarbeiter als Ersatz verursacht Einstellungs- und Schulungskosten. Du willst vorhersagen, wie lange die derzeitigen Mitarbeiter bleiben werden. Diese Aufgabe konzentriert sich auf die ersten Schritte zur Vorbereitung von Vorhersagen.
Du hast einen DataFrame namens employees. Er enthält Daten über 1470 Mitarbeiter (ehemalige und derzeitige) und ihre Antworten auf die Umfrage. Die Umfrage erstreckt sich auf die folgenden Dimensionen:
environment_satisfactionjob_satisfactionrelationship_satisfactionwork_life_balance
Außerdem gibt years_at_company die Dauer an, die ein Mitarbeiter im Unternehmen gearbeitet hat, und attrition zeigt an, ob der Mitarbeiter das Unternehmen verlassen hat (1 bei Verlassen, sonst 0).
Beispielzeilen werden für dich in der Konsole ausgegeben. Die Klasse CoxPHFitter wird für dich aus dem Paket lifelines importiert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Überlebenszeitanalyse in Python
Interaktive Übung zum Anfassen
Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.
# Instantiate a CoxPHFitter object cph
cph = ____()
# Fit cph on all covariates
cph.____(____)