Regresia liniară și logistică

În videoclip ai văzut că, pentru anumite seturi de date, regresia logistică produce un model mult mai bine adaptat datelor decât regresia liniară. Atunci când folosești regresia pentru a compara ceva despre două grupuri (variabila comparată este variabila dependentă), alegerea modelului potrivit va oferi rezultate mai precise.

În ce situații ar trebui să folosești regresia logistică în locul celei liniare?

Acest exercițiu face parte din cursul

HR Analytics: Explorarea datelor despre angajați în R

Exercițiu interactiv practic

Transformă teoria în practică cu unul dintre exercițiile noastre interactive

Începe exercițiul

Acest exercițiu face parte din cursul

HR Analytics: Explorarea datelor despre angajați în R

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Începe cursul gratuit

În acest capitol, vei descoperi cum este folosită știința datelor în contextul resurselor umane. Vei analiza apoi un studiu de caz în care vei examina și vizualiza date de recrutare pentru a determina care sursă de candidați generează cei mai buni angajați. Setul de date utilizat în acest capitol și în celelalte capitole ale cursului este sintetic, pentru a proteja confidențialitatea angajaților reali.

Exercise 1: Bun venit la curs!Exercise 2: Aplicații ale analizei resurselor umane (HR analytics)Exercise 3: Explorarea datelor de recrutare Exercise 4: Recrutare și calitatea angajărilor Exercise 5: Identificarea grupurilor în date Exercise 6: Cifre de vânzări pe sursă de recrutare Exercise 7: Ratele de attrition pe surse de recrutare Exercise 8: Vizualizarea datelor de recrutare Exercise 9: Vizualizarea diferențelor de performanță în vânzări Exercise 10: Vizualizarea diferențelor de fluctuație a personalului Exercise 11: Formularea concluziilor

Gallup definește angajații implicați ca pe cei care participă activ, sunt entuziaști și dedicați muncii și locului de muncă. Există dezacorduri cu privire la intensitatea legăturii dintre implicarea angajaților și rezultatele de business, dar ideea de bază este că angajații mai implicați sunt mai productivi și rămân mai mult timp în organizație. În acest capitol, vei analiza posibilele cauze pentru care scorurile de implicare ale unui departament sunt mai scăzute față de restul.

Exercise 1: Analiza implicării angajaților Exercise 2: Importul datelor din sondaj Exercise 3: Care departament are cel mai scăzut nivel de implicare?Exercise 4: Compararea altor factori pe departamente Exercise 5: Vizualizarea datelor despre implicare Exercise 6: Vizualizarea mai multor variabile simultan Exercise 7: Vizualizarea mai multor variabile simultan cu fațete Exercise 8: Concluzii din grafice Exercise 9: Această diferență este semnificativă?Exercise 10: Semnificație statistică – angajați dezangajați Exercise 11: Semnificație statistică – zile de concediu Exercise 12: Formularea concluziilor pe baza testelor

Când angajatorii fac o nouă angajare, trebuie să stabilească salariul noului angajat. Dacă nu se acordă atenție acestui aspect, noii angajați pot ajunge să fie plătiți mai mult decât colegii care ocupă același post de mai mult timp, ceea ce poate genera nemulțumiri și fluctuație de personal. În acest capitol, vei verifica dacă noii angajați sunt cu adevărat plătiți mai mult decât angajații actuali și cum poți confirma observațiile inițiale.

Exercise 1: Remunerarea echitabilă a noilor angajați Exercise 2: Importarea datelor despre salarii Exercise 3: Diferența este semnificativă?Exercise 4: Omiterea variabilelor și efectul acesteia asupra rezultatelor Exercise 5: Exemple de părtinire prin variabilă omisă Exercise 6: Ce alte diferențe există?Exercise 7: Cum arată acum diferența de salarizare?Exercise 8: Angajații orari sunt plătiți mai mult?Exercise 9: Regresie liniară Exercise 10: Salariul noilor angajați: regresie simplă Exercise 11: Salariile noilor angajați: luând în calcul nivelul postului Exercise 12: Formularea concluziilor pe baza testelor

Managementul performanței ajută o organizație să urmărească ce angajați aduc valoare suplimentară sau se situează sub așteptări, pentru a-i recompensa în consecință. Indiferent dacă performanța este evaluată printr-un calificativ sau printr-un chestionar, anual sau mai frecvent, procesul rămâne unul subiectiv. O organizație ar trebui să verifice că evaluările reflectă performanța reală, nu preferințele sau chiar prejudecățile managerilor (conștiente sau inconștiente).

Exercise 1: Îmbinarea datelor HR Exercise 2: Importul celor două seturi de date Exercise 3: Îmbinarea datelor despre performanță Exercise 4: Evaluările de performanță și echitatea Exercise 5: Concentrare pe performanții de top Exercise 6: Compararea distribuțiilor angajaților cu performanțe ridicate Exercise 7: Verificarea variabilelor omise care pot distorsiona rezultatele Exercise 8: Regresie logistică Exercise 9: Regresia liniară și logistică

Exercițiul curent

Exercise 10: Evaluări de performanță: o regresie logistică simplă Exercise 11: Evaluările de performanță: luând în calcul nivelul postului Exercise 12: Concluzii și recomandări

În multe industrii, siguranța la locul de muncă este un aspect esențial. Un mediu de lucru sigur le oferă angajaților încredere și reduce costurile legate de compensații și răspundere juridică. În acest capitol, vei căuta explicații pentru o creștere a numărului de accidente la locul de muncă.

Exercise 1: Siguranța angajaților Exercise 2: Importul și îmbinarea datelor despre accidente Exercise 3: Unde este rata cea mai mare de accidente?Exercise 4: Unde a crescut cel mai mult rata accidentelor?Exercise 5: Concentrarea pe locația de interes Exercise 6: Concentrarea pe locația problemei Exercise 7: Adăugarea mai multor date Exercise 8: Verificarea variabilelor omise Exercise 9: Această schimbare este izolată la locația cu probleme?Exercise 10: Explicarea creșterii numărului de accidente Exercise 11: Utilizarea regresiei pentru identificarea factorilor de schimbare Exercise 12: Ce poți concluziona?Exercise 13: Concluzie