| Περιγραφή: |
В данной статье рассматриваются методы интеллектуального анализа данных, позволяющие определить факторы, которые влияют на причины увольнения (или неувольнения) сотрудников крупной компании. В связи с тем, что увольнение сотрудников может повлечь большие расходы для бизнеса, вопрос об основаниях, побуждающих к этому, является важным и актуальным. С использованием моделей логистической регрессии, случайного леса, k-средних и модели пропорциональных рисков Кокса были выявлены факторы, влияющее на вероятность увольнения, а также показана их значимость и определены отделы с самой большой текучестью кадров. This article discusses the methods of data mining that allowed us to determine the factors that affect the reasons for the dismissal (or non-dismissal) of employees of a large company. Due to the fact that the reduction of employees can be associated with large costs for the business, the question of the reasons that prompted this is important and relevant. Using logistic regression models, random forest, k-means, and the Cox proportional risk model, the factors that affect the probability of dismissal were identified, their significance was shown, and the departments with the highest staff turnover were identified. |