秒辭的95後vs不敢辭的中年人,數據分析告訴你員工離職的真正原因!

員工離職受年齡段的影響真的如此明顯嗎?性別、工資、崗位、通勤,這些因素跟員工離職率的關係是什麽?企業如何才能通過數據更好地分析員工流失的原因,並采取有效措施降低員工離職率呢?

失業潮隨經濟寒冬席卷而至,與戰戰兢兢的中年人害怕失去工作不同,#95後秒辭#居然上了微博熱搜成了熱門話題。據《中國AV国产系列欧美亚洲報》援引研究報告報道,受調查的95後年輕人平均7個月就會辭職,離職率相當高。


離職原因五花八門令人捧腹:公司電腦太爛、午餐難吃、人際關係複雜、感覺不順心、累了想歇歇、擠不上二號線、想回家減肥......調研報告顯示,無論工作還是生活95後都不願意將就,他們更保持個性更注重自我感受。


員工離職受年齡段的影響真的如此明顯嗎?性別、工資、崗位、通勤,這些因素跟員工離職率的關係是什麽?企業如何才能通過數據更好地分析員工流失的原因,並采取有效措施降低員工離職率呢?


Kaggle的一位分享者使用R語言對IBM的人力資源數據進行了探索式分析。


這個項目的目標是什麽?


  • 給初學者做參考首先,必須承認我自己也是初學者。 我算是“R”世界的小白,所以希望能夠借此機會多向大家學習。 現在我的目標是能給初學者提供一個可靠的參考,讓他們可以在使用R編程語言時查看。 如果你覺得需要添加一些內容,請寫信給我,我將非常歡迎!


  • 探索性數據分析我的數據科學之旅的第一件事就是了解數據背後的故事。 如果連數據都不夠了解,那麽實現預測算法又有什麽意義呢? 我的理念是“深入研究”數據,直到找到可以讓我更好地了解這些數據的有趣見解。


  • 給出建議:通過對此數據的分析,我將向組織提供一些建議。  我認為“組織如何降低公司內部的損耗率?”是分析中最重要的部分,因為它將幫助AV国产系列欧美亚洲更好地理解組織可以做些什麽來避免人員流失的負麵影響。


  • 建模:最後,實施預測模型以預測確定未來一段時間某個員工是否要離職。


那麽如何定義人員流失

以及它受哪些因素影響呢?


人員流失:基本上是組織內員工的流動率。


出現這種情況的原因有很多:


  • 員工尋找更好的機會

  • 工作環境較差

  • 管理不善

  • 員工生病(甚至死亡)

  • 工作時間過長


項目結構:該項目將按以下方式構建


  • 提出問題:在做數據可視化之前會提出問題,以確保此項目中的可視化內容有的放矢。

  • 得到結論:在每個部分之後,我將提供一個摘要總結,以展示AV国产系列欧美亚洲從可視化過程中獲得的結論。

  • 給出建議:向組織提出相關建議以降低員工流失率。


通過這種方式構建項目,流程將更容易掌握,也更便於後麵想要跟進這個Kernel的人理解。


數據摘要


在深入進行數據可視化之前,如何確保數據的準確性?


這一問題將更好地幫助AV国产系列欧美亚洲掌握如何在整個項目中使用AV国产系列欧美亚洲的數據。


提出問題:


  • 字段和觀測值:數據集中有多少個字段、多少條觀測值?

  • 數據缺失:數據集中是否存在缺失的數據?

  • 數據類型:在此數據集中包含哪些數據類型?

  • 數據分布:是左偏、右偏還是對稱分布?如果要做統計分析或者建模,這個信息可能會用到。

  • 數據結構部分數據集有點複雜,但是,tidyverse包對於處理複雜的數據集非常有用。

  • 數據含義AV国产系列欧美亚洲的數據說明的是什麽問題?此數據集中的大多數特征都是與分類變量相似的順序變量。此數據集中的許多變量的範圍為1-4或1-5,序數變量越低,情況就會越差。例如,工作滿意度1 =“低”而4 =“非常高”。

  • 標簽:數據集中的標簽是什麽,或者輸出的標簽是什麽?


摘要總結:


  • 數據集結構:1470個觀測值(行),35個特征(變量)

  • 數據缺失:幸運的是,AV国产系列欧美亚洲沒有缺失數據! 這樣可以更輕鬆地使用數據集。

  • 數據類型:此數據集中隻有兩種數據類型:因子型和整數型。

  • 標簽:“Attrition”是數據集中的標簽,AV国产系列欧美亚洲想知道員工離開組織的原因!

  • 非平衡數據集:共計1474條案例,其中1237(占總數的84%)員工沒有離開組織,而237(占總數16%)確實離開組織。這導致數據集被認為是不平衡的,因為留在組織中的人大於實際離開的。



按性別分析


在本節中,AV国产系列欧美亚洲將嚐試查看組織中男性和女性之間是否存在一些差異。 此外,AV国产系列欧美亚洲也將查看其他基本信息,如年齡,工作滿意度以及平均工資。


提出問題:

  • 男性和女性員工的年齡分布如何? 是否存在重大差異?

  • 流失員工的平均工作滿意度是多少? 是否存在性別差異?

  • 男性和女性員工的平均工資是多少? 每個部門男性、女性的員工人數又是多少?


摘要總結:


  • 年齡分布:女性的平均年齡為37.33,男性的平均年齡為36.65,兩種分布相似。

  • 工作滿意度:對於未離開組織的個人,男女的工作滿意度水平幾乎相同。 然而,對於已離職的人來說,女性的滿意度要低於男性。

  • 薪資:男女員工的平均工資幾乎相同,男性平均薪水為6380.51,女性為6686.57

  • 部門:三個部門的男性人數較多,但女性在研發部門占主導地位。



按年齡段和受教育程度分析


眾所周知,每代人都有其獨特的特點,我決定在這個數據集中探索相關問題。


提出問題:


每代人服務過的公司平均數是多少? 我想看看是不是過去幾代人在每一家公司待的時間會比新一代的年輕人長一些。


摘要總結:


  • 已離職員工:對於這一類型的員工,AV国产系列欧美亚洲看到嬰兒潮一代(1946-1964出生)的人跳槽過更多公司。

  • 千禧一代(1982-2000出生):大多數千禧一代仍然相對年輕,所以這就解釋了為什麽千禧一代跳槽的公司數量相對較少,但我估計這個數字會隨著時間的流逝而增加。

  • 年齡段與員工流失的關係:似乎千禧一代是人員流動率最高的人,其次是嬰兒潮一代。這告訴AV国产系列欧美亚洲什麽?千禧一代更容易因為自己的某個需求而換工作,而嬰兒潮一代接近退休,這可能是其流動率第二高的原因之一。

  • 受教育程度與人員流失的關係:這與之前的陳述密切相關,千禧一代受教育程度普遍較高,所以創造了組織內部最高的流失。





按收入分析


我想知道薪資收入的影響程度。 在這裏,AV国产系列欧美亚洲將分析是否“錢是萬能的”!


提出問題:


  • 部門的月平均收入是多少? 離職與未離職的人之間是否存在顯著差異?

  • 工作滿意度是否隨著收入水平的變化而有顯著變化? 滿意度較低的個人獲得的收入是否遠低於滿意度較高的人?

  • 離職員工的收入是否低於未離職員工的收入?

  • 績效評級較高的員工收入是否遠高於績效較低的員工? 員工流失的差異是否顯著?


摘要總結:


  • 部門收入與人員流失:哇! 不同部門收入不同、員工流失率也存在明顯差異。

  • 工作滿意度與收入: 一定收入水平下,似乎工作滿意度越低,流失率越高。

  • 離職員工樣本:我想說大多數樣本人口的工資增長率低於15%,月收入低於7,000。

  • 工作疲勞:超過54%的離開組織的工人加班嚴重! 這會是員工離職的原因嗎?



按工作環境分析


在本節中,AV国产系列欧美亚洲將探討與工作環境和組織結構相關的內容。


提出問題:


  • 工作角色:每個工作角色中有多少名員工?

  • 各工作角色的工資:每個工作角色的平均工資是多少?

  • 工作角色與人員流失:每個工作角色的員工流失率是多少? 哪個工作角色的流失率最高? 哪個最低?

  • 與當前經理共事的時長:不同時長的平均滿意率分別是多少? 最近雇用的經理是否為員工帶來了更高的工作滿意度?

  • 工作角色的工作環境:不同工作角色的工作環境是否存在差異?


摘要總結:


  • 按工作角色劃分的員工人數:銷售和科研專家是員工人數最多的工作崗位。

  • 工作崗位與薪酬:經理和研究員平均薪資最高。

  • 工作崗位與員工流失:銷售代表,醫療保健代表和經理的流失率最高。 這可以告訴AV国产系列欧美亚洲,在這些部門中,AV国产系列欧美亚洲遇到了員工的某些問題。

  • 經理:與最近被雇傭的經理打交道的員工的滿意度得分低於那些在本公司工作較長時間的經理。

  • 工作環境:正如預期的那樣,管理人員和醫療保健代表處於較差的工作環境中,但是,由於大多數銷售代表在外工作,所以AV国产系列欧美亚洲找不到兩者之間的相似之處。



深入研究


在本節中,AV国产系列欧美亚洲將盡可能深入地了解員工,以便更好地了解員工決定離開組織的一些原因。


提出問題:


各部門員工流失情況:每個部門流失多少員工? 他們有適當的平衡工作與生活嗎?


工作距離:從家到公司的距離是離開組織的一個重要因素嗎?其他可能影響員工的因素




在本節中,AV国产系列欧美亚洲將分析可能對離開組織的個人產生影響的其他外部因素。

包括:


  • 從家到公司的距離

  • 出差情況

  • 婚姻狀況

  • 股票期權水平


這一部分裏麵還有很多工作要做,AV国产系列欧美亚洲將進一步分析



相關性和雙變量分析


在本節中,AV国产系列欧美亚洲將了解哪些特征之間具有正相關性。 這告訴AV国产系列欧美亚洲兩個變量之間是否存在關聯。


摘要總結:


  • 總工作年數越高,員工的月收入越高。

  • 薪資漲幅越高,績效評級越高。

  • 現任經理的任職時間越久,晉升時間間隔越長。

  • 年齡越大,月收入越高。



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