Étude sur le roulement du personnel

Recruter de nouveaux employés pour remplacer ceux qui partent engendre des coûts d'embauche et de formation. Vous souhaitez prédire combien de temps les employés actuels resteront. Cet exercice porte sur les premières étapes de préparation en vue de faire des prédictions.

Vous disposez d'un DataFrame nommé employees. Il contient des données sur 1470 employés (ceux qui ont quitté et ceux toujours en poste) ainsi que leurs réponses à un sondage. Le sondage couvre les dimensions suivantes :

environment_satisfaction
job_satisfaction
relationship_satisfaction
work_life_balance

De plus, years_at_company correspond à la durée de service de l'employé et attrition indique si l'employé a quitté (1 si départ, 0 sinon).

Des lignes d'exemple sont affichées pour vous dans la console. La classe CoxPHFitter est importée pour vous depuis le paquet lifelines.

Cette activité fait partie du cours

Analyse de survie en Python

Voir le cours

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Instantiate a CoxPHFitter object cph
cph = ____()

# Fit cph on all covariates
cph.____(____)

Modifier et exécuter le code