تحلیل داده با پایتون – پیاده سازی مدل درخت تصمیم بر رویه داده های منابع انسانی(۲۰ درصد تخفیف بیشتر در صورت خرید از کیف پول)

توضیحات

آنچه در این فیلم آموزشی خواهیم آموخت :

• درخت تصمیم Decision Tree
• کاربرد درخت تصمیم در داده های منابع انسانی
• پیاده سازی یک سناریو واقعی با پایتون

مدل درخت تصمیم (Decision Tree) یکی از ابزارهای قوی و قابل فهم برای تحلیل داده‌های منابع انسانی است. در ادامه برخی از کاربردهای این مدل در حوزه منابع انسانی آورده شده است:

1. پیش‌بینی ماندگاری یا ترک کار کارمندان

• • هدف: پیش‌بینی اینکه آیا کارمند در سازمان می‌ماند یا آن را ترک می‌کند.
  • ویژگی‌ها: متغیرهایی مانند عنوان شغلی، بخش سازمانی، نوع قرارداد (تمام وقت یا پاره وقت)، سطح تجربه، جنسیت، و وضعیت فعال بودن.
  • خروجی: پیش‌بینی احتمال ترک سازمان توسط یک کارمند.

2. طبقه‌بندی نوع استخدام یا ارتقا

• • هدف: شناسایی اینکه چه کارمندانی مستعد ارتقای شغلی هستند یا چه نوع استخدامی برای یک فرد مناسب است.
  • ویژگی‌ها: سطح تحصیلات، تجربه کاری، عملکرد گذشته، و نوع شغل.
  • خروجی: تخصیص یک طبقه‌بندی یا اولویت‌بندی برای ارتقا یا جایگزینی شغل.

3. پیش‌بینی عملکرد کارمندان

• • هدف: پیش‌بینی اینکه یک کارمند در آینده عملکرد مناسبی خواهد داشت یا خیر.
  • ویژگی‌ها: داده‌های تاریخی عملکرد، سابقه آموزش، مدت خدمت در سازمان، و نوع شغل.
  • خروجی: برچسب‌هایی مانند عملکرد بالا، متوسط یا پایین.

4. شناسایی عوامل موثر بر رضایت شغلی

• • هدف: درک عواملی که بیشترین تأثیر را بر رضایت شغلی دارند.
  • ویژگی‌ها: محیط کار، حقوق و دستمزد، تعادل کار و زندگی، فرصت‌های رشد، و مزایا.
  • خروجی: شناسایی مهم‌ترین متغیرهای مؤثر بر رضایت کارمندان.

5. تحلیل نرخ ترک خدمت و پیش‌بینی آن

• • هدف: کمک به مدیریت برای کاهش نرخ ترک خدمت کارمندان.
  • ویژگی‌ها: جنسیت، عنوان شغلی، میزان حقوق، سابقه خدمت، و بخش سازمانی.
  • خروجی: تعیین ریسک ترک خدمت بر اساس ویژگی‌های کارمند.

در این فیلم آموزشی ما از طریق یک دیتاست واقعی و با حجم قابل توجه داده و با چالش های تاریخ شمسی به پیاده سازی مدل درخت تصمیم بر رویه داده های منابع انسانی خواهیم پرداخت

مزایای استفاده از درخت تصمیم در منابع انسانی

1. 1. سادگی در تفسیر: خروجی مدل به‌صورت گرافیکی ارائه می‌شود و به راحتی قابل درک است.
   2. تعامل با تصمیم‌گیران: نمودارهای درخت تصمیم می‌توانند به مدیران کمک کنند تا روابط بین متغیرها را درک کنند.
   3. شناسایی متغیرهای مهم: مدل به شناسایی عواملی که بیشترین تأثیر را بر نتیجه دارند کمک می‌کند.
   4. انعطاف‌پذیری: قابلیت استفاده در مسائل دسته‌بندی (Classification) و پیش‌بینی (Regression).

محدودیت‌ها و نکات قابل توجه

• ممکن است مدل در صورت داشتن ویژگی‌های زیاد یا داده‌های نامتعادل، دچار بیش‌برازش (Overfitting) شود.
• نیاز به پیش‌پردازش دقیق داده‌ها (مانند کدگذاری متغیرهای متنی و مدیریت داده‌های گمشده).

همچنین در انتها با اجرا و آموزش کد پایتون می خواهیم درخت تصمیم آن را ترسیم کنیم ، همچنین به تفسیر آن خواهیم پرداخت که به طور مثال چه کارمندانی از چه واحدهایی با چنه جنسیت و وضعیت تاهلی روند خروج بیشتری داشته اند