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कर्मचारी churn अध्ययन

बैकफ़िल के लिए नए कर्मचारियों की भर्ती पर hiring और training की लागत आती है। आप यह पूर्वानुमान लगाना चाहते हैं कि मौजूदा कर्मचारी कितने समय तक रहेंगे। यह अभ्यास भविष्यवाणी की तैयारी के शुरुआती कदमों पर केंद्रित है.

आपके पास employees नाम का एक DataFrame है। इसमें 1470 कर्मचारियों (जो churn कर चुके हैं और जो अभी भी कार्यरत हैं) और उनके सर्वे के जवाबों का डेटा है। सर्वे निम्नलिखित dimensions पर है:

  • environment_satisfaction
  • job_satisfaction
  • relationship_satisfaction
  • work_life_balance

इसके अतिरिक्त, years_at_company दर्शाता है कि कर्मचारियों ने कितनी अवधि तक काम किया है, और attrition बताता है कि कर्मचारी ने churn किया है या नहीं (churn होने पर 1, अन्यथा 0).

कंसोल में आपके लिए कुछ नमूना पंक्तियाँ प्रिंट की गई हैं। lifelines पैकेज से CoxPHFitter क्लास आपके लिए import की गई है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Survival Analysis

पाठ्यक्रम देखें

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Instantiate a CoxPHFitter object cph
cph = ____()

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