Studi churn karyawan

Mendapatkan karyawan baru sebagai pengganti menimbulkan biaya perekrutan dan biaya pelatihan. Anda ingin memprediksi berapa lama karyawan saat ini akan bertahan. Latihan ini berfokus pada langkah awal untuk menyiapkan pembuatan prediksi.

Anda memiliki DataFrame bernama employees. Data ini memuat informasi tentang 1470 karyawan (yang sudah churn dan yang masih bekerja) beserta jawaban survei mereka. Survei mencakup dimensi berikut:

environment_satisfaction
job_satisfaction
relationship_satisfaction
work_life_balance

Selain itu, years_at_company menunjukkan lamanya karyawan bekerja dan attrition mengindikasikan apakah karyawan telah churn (1 jika churn, 0 jika tidak).

Contoh baris telah dicetak untuk Anda di konsol. Kelas CoxPHFitter sudah diimpor untuk Anda dari paket lifelines.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Analisis Survival dengan Python

Lihat Kursus

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# Instantiate a CoxPHFitter object cph
cph = ____()

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

Edit dan Jalankan Kode