Websoft

пятница, января 16, 2015

Как предсказать увольнение работника по результатам электронного курса

.Представляете идею: человек у нас проходит электронный он лайн курс, что то делает, а мы по результатам курса говорим: это уволится, а этот... попозже уволится...
Ну вот мы приближаемся к этой фантастике.
Аналитика в дистанционном обучении (кейс для работы)
Напомню: в кейсе есть данные оценок удовлетворенности электронным курсом, и есть стаж работы в компании работника.
Сразу результаты
Непараметрическая регрессия показывает значимые различия между "отличниками" (кто ставил "5" за курс) и "хорошистами", "отличниками" и "троечниками" (для спецов сообщаю, что использовал непараметрическую регрессию, учитывая также стаж тех, кто не уволился).
Грустно, что R^2 = 0, 001, но он значим
Посмотрите на статистики
$`3`
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
    6.0   114.8   258.0   425.8   561.0  3570.0

$`4`
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
    2.0   101.0   241.0   402.7   525.0  4513.0

$`5`
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
    1.0   101.0   224.0   368.7   496.0  4743.0

Как предсказать увольнение работника по результатам электронного курса


Шибздануться, правда? Те, кто оценивают курс на "4" или "3" работают в компании значимо дольше.
Но обращаю Ваше внимание: данные "грязные", много bullshit, непонятен инициатор увольнения, поэтому еще много вопросов к выводам.
ПыСы. Для критиков сообщаю специально: это не проблема анализа, это проблема сбора данных

Комментариев нет: