Prediktivní model odchodu zaměstnanců
Název práce: | Prediktivní model odchodu zaměstnanců |
---|---|
Autor(ka) práce: | Linková, Vendula |
Typ práce: | Závěrečná práce - Institut celoživotního vzdělávání |
Vedoucí práce: | Zimmermann, Pavel |
Oponenti práce: | Karel, Tomáš |
Jazyk práce: | Česky |
Abstrakt: | Tato práce se zabývá praktickým využitím statistických metod v data miningu v oblasti predikce fluktuace zaměstnanců. V první části práce je popsána výchozí situace firmy a potřebná teoretická východiska z oblasti fluktuace a retence zaměstnanců. Jsou zde popsány příčiny a důsledky fluktuace s naznačenými opatřeními sloužícími k zvýšení retence zaměstnanců. V této části jsou použita data z personálních systémů a dotazníkového šetření v rámci výstupních pohovorů. V druhé části práce jsou zpracovány teoretické zásady při řízení projektu v data miningu. Zároveň jsou zde popsány různé statistické metody modelování s vysvětlením a možnostmi vyhodnocení jejich nasazení. V praktické části pak dochází k aplikaci výše uvedených teoretických konceptů na projektu predikce odchodu zaměstnanců jako binární klasifikační úlohy. Po provedení explorační analýzy dat je přistoupeno k výběru vhodného modelu na základě výsledků ze statistického SW. Vybraný model byl použit pro predikci odchodů v roce 2020. V poslední části jsou popsané výsledky modelu a vhodná doporučení pro další použití v praktickém životě firmy. |
Klíčová slova: | data mining; fluktuace zaměstnanců; predikce; HR analýza; retence; R; HRIS |
Název práce: | Prediction of employee turnover |
---|---|
Autor(ka) práce: | Linková, Vendula |
Typ práce: | Závěrečná práce - Institut celoživotního vzdělávání |
Vedoucí práce: | Zimmermann, Pavel |
Oponenti práce: | Karel, Tomáš |
Jazyk práce: | Česky |
Abstrakt: | This thesis deals with the practical use of statistical methods in data mining in the area of prediction of employee turnover. The first part of the thesis describes the company's starting situation and the necessary theoretical basis from the area of employee turnover and retention. The causes and consequences of the fluctuation are described here with the indicated measures used to increase employee retention. This section uses data from personnel systems and questionnaire surveys in the context of exit interviews. In the second part of the thesis, theoretical principles are processed when managing a project in data mining. At the same time, various statistical methods are described with explanations and possibilities for evaluating their deployment. In the practical part, the above theoretical concepts are applied to the project predicting the departure of employees as binary classification tasks. After conducting an exploratory analysis of the data, it is possible to select a suitable model based on the results from the statistical SW. The selected model has been validated on last year's data. The last section described the results of the model and the appropriate recommendations for further use in the practical life of the company. |
Klíčová slova: | employee retention; prediction; HR analytics; HRIS; R; data mining; employee turnover |
Informace o studiu
Studijní program / obor: | Data & Analytics for Business Management |
---|---|
Typ studijního programu: | Celoživotní vzdělávání studijní program |
Přidělovaná hodnost: | MBA |
Instituce přidělující hodnost: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
Fakulta: | Fakulta informatiky a statistiky |
Katedra: | Katedra informačních technologií |
Informace o odevzdání a obhajobě
Datum zadání práce: | 1. 4. 2020 |
---|---|
Datum podání práce: | 21. 5. 2021 |
Datum obhajoby: | 19. 5. 2021 |
Identifikátor v systému InSIS: | https://insis.vse.cz/zp/75698/podrobnosti |
Soubory ke stažení
Hlavní práce
Neveřejný soubor Stáhnout
Neveřejný soubor Stáhnout
Oponentura
Neveřejný soubor Stáhnout
Neveřejný soubor Stáhnout
Hodnocení vedoucího
Neveřejný soubor Stáhnout
Neveřejný soubor Stáhnout