離職リスクのバケットを作成する

各アクティブ従業員の離職確率を予測できたので、次のとおりリスク区分に分類します。

0 <= fit <= 0.5 の場合は no-risk
0.5 < fit <= 0.6 の場合は low-risk
0.6 < fit <= 0.8 の場合は medium-risk
0.8 < fit <= 1 の場合は high-risk

複数の ifelse() を並べる代わりに、cut() 関数を使ってリスク区分を作成します。

リスク区分を作ることで、適切な介入やリテンション施策の設計に役立ちます。

この演習はコースの一部です

HRアナリティクス：Rで社員離職を予測する

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演習の手順

上記の条件に従い、emp_risk の fit 列に基づいて従業員をリスク区分に分類します。
各リスク区分の従業員数を表示します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Create turnover risk buckets
emp_risk_bucket <- emp_risk %>% 
  ___(risk_bucket = ___(fit, breaks = c(0, 0.5, 0.6, 0.8, 1), 
                           labels = c("no-risk", "low-risk", 
                                      "medium-risk", "high-risk")))

# Count employees in each risk bucket
emp_risk_bucket %>% 
  ___(risk_bucket)

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