Étude sur le départ des employés

Acquérir de nouveaux employés pour remplacer les départs entraîne des coûts de recrutement et de formation. Vous souhaitez prédire combien de temps les employés actuels vont rester. Cet exercice se concentre sur les premières étapes de préparation avant de faire des prédictions.

Vous disposez d’un DataFrame nommé employees. Il contient des données sur 1470 employés (partis et présents) ainsi que leurs réponses à une enquête. L’enquête couvre les dimensions suivantes :

environment_satisfaction
job_satisfaction
relationship_satisfaction
work_life_balance

De plus, years_at_company correspond à la durée pendant laquelle les employés ont travaillé dans l’entreprise et attrition indique si l’employé est parti (1 si départ, 0 sinon).

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

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Analyse de survie en Python

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Instantiate a CoxPHFitter object cph
cph = ____()

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

Modifier et exécuter le code