Data Structure ?
45.04M
Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
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**問題の説明**
XYZという大企業は、いつでも約4000人の従業員を雇っています。しかし、毎年、従業員の約15％が会社を去り、就職市場にある人材プールから代替者を雇う必要があります。経営陣は、このレベルの離職率（自発的に、または解雇されて去る従業員）は、以下の理由から会社にとって悪いと考えています。
1. 元従業員のプロジェクトが遅れ、期限を守ることが困難になり、消費者やパートナーの間で評判が損なわれます。
2. 新しい人材を採用する目的で、かなりの規模の部署を維持しなければなりません。
3. 多くの場合、新しい従業員は仕事について訓練を受ける必要があり、そして／または会社に慣れる時間が必要です。
したがって、経営陣はHR分析会社と契約して、離職率を抑制するためにどのような要素に焦点を当てるべきかを理解しようとしています。言い換えれば、彼らは従業員の大多数を残すために職場にどのような変更を加えるべきかを知りたいのです。また、これらの変数のうちどれが最も重要で、すぐに対処する必要があるのかを知りたいと思っています。
あなたはこの会社の有望なアナリストの一人なので、このプロジェクトがあなたに割り当てられました。
**ケーススタディの目標**
あなたは、ロジスティック回帰を使用して離職の確率をモデル化する必要があります。こうして得られた結果は、経営陣が従業員の大多数を残すために職場にどのような変更を加えるべきかを理解するために使用されます。
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