Estudo de churn de funcionários

Contratar substitutos gera custos de recrutamento e de treinamento. Você quer prever por quanto tempo os funcionários atuais vão permanecer. Este exercício foca nos primeiros passos para se preparar para fazer previsões.

Você tem um DataFrame chamado employees. Ele contém dados sobre 1470 funcionários (que saíram e que ainda estão na empresa) e suas respostas a uma pesquisa. A pesquisa cobre as seguintes dimensões:

environment_satisfaction
job_satisfaction
relationship_satisfaction
work_life_balance

Além disso, years_at_company representa a duração de trabalho dos funcionários e attrition indica se o funcionário saiu (1 se saiu, 0 caso contrário).

Algumas linhas de exemplo foram impressas para você no console. A classe CoxPHFitter já foi importada do pacote lifelines.

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Análise de Sobrevivência em Python

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Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Instantiate a CoxPHFitter object cph
cph = ____()

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

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