### 文脈 私は人事分析（HR analytics）に関する論文を書いています。このケースでは、社内の非公開フォーラムでの社員のコメントやいいね、嫌いという反応、そして彼らの仕事に対する日々の感情評価（肯定的、否定的、中立的など）を調べることで、（発生する前に）どの社員が欠勤（労働事故、インフルエンザや一般的な病気などの理由で）するかを予測できるかを調べたいと思っています。これは可能でしょうか？もし良い探索的データ分析（EDA）を行ってくれたら、共著者として連絡します。 ### 内容 このデータセットの中には様々なファイルがあります。 また、このデータセットの他の部分に関する過去の論文はこちらで見ることができます。 https://myhappyforce.com/employee_turnover_paper.pdf ### 考慮事項 - 社員は1日に1回のみ参加が許可されています。 - 社員はコメントにいいねまたは嫌いのどちらか一方しか付けることができません。 - 一部の会社では、同僚のコメントに返信することが許可されています。 - ハッピーフォース（Happyforce）では社員の人口統計情報がありません。つまり、データセットには採用日や離職日は含まれておらず、アカウント削除日のみが利用可能です。 ### Company.csv：データセットに含まれるすべての会社の一覧 - companyAlias：データセット内の会社のID。 - creationDate：アカウントの作成日。 - type：業界の種類。 - status：アカウントの状態（ACTIVEまたはPAUSED/BLOCKED ＝ ハッピーフォースの顧客ではなくなった）。 ### Votes.csv：データセット内の社員から「今日はいかがですか？」という質問に対してハッピーフォースに登録されたすべての投票の一覧 - employee：データセット内の社員のID。 - companyAlias：データセット内の会社のID。 - voteDate：投票が投稿された日。 - vote：社員の投票内容（1～4：非常に悪い、悪い、良い、非常に良い）。 ### LastParticipationExists.csv：データセット内の会社のすべての社員の一覧。システム内での彼らの状態といくつかの有用な情報が含まれています。 - employee：データセット内の社員のID。 - companyAlias：データセット内の会社のID。 - numVotes：この社員が行った投票の数。 - lastParticipationDate：ハッピーフォースへの最後の参加日。 - stillExists：この社員がハッピーフォースから削除されたかどうか。 - deletedOn：ハッピーフォースから削除された日（注：この機能は後から追加されたため、すべてのエントリにこの情報があるわけではありません）。 ### Comments.csv：データセット内の社員によって登録されたすべてのコメントの一覧 - employee：データセット内の社員のID。 - companyAlias：データセット内の会社のID。 - commentId：データセット内のコメントのID。 - commentLenght：コメントの長さ。 - likes：「賛成」の数。 - dislikes：「反対」の数。 - commentDate：コメントの日付。 - feedbackType：社員がコメントを投稿する際に、4つのカテゴリ（INFORMATION、CONGRATULATION、SUGGESTION、SOMETHING IS WRONG）から選択する必要があります（注：この機能は後から追加されたため、すべてのエントリにこの情報があるわけではありません）。 ### CommentInteractions.csv - employee：インタラクションを行っているデータセット内の社員のID。 - companyAlias：データセット内の会社のID。 - commentId：データセット内のコメントのID。 - interaction：行われたインタラクションの種類 -1 ＝ 反対 / 1 ＝ 賛成 / 2 ＝ 返信。 - actionDate：インタラクションが行われた日。 ### 謝辞 データはmyhappyforceによって提供されています。 ### インスピレーション 人事分析を面白いものにしましょう。 あなたのデータは世界最大のデータサイエンスコミュニティの前に置かれます。あなたはどんな質問の解答を見たいですか？