Fugu-MT 論文翻訳(概要): IBM Employee Attrition Analysis

論文の概要: IBM Employee Attrition Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01286v6
Date: Fri, 1 Jan 2021 01:40:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-22 07:57:43.001655
Title: IBM Employee Attrition Analysis
Title（参考訳）: IBMの従業員属性分析
Authors: Shenghuan Yang, Md Tariqul Islam
Abstract要約: そこで本稿では,IBMの従業員属性を分析した結果,従業員が辞任を選択した主な理由が明らかになった。我々は、ランダムフォレストを活用、月収、年齢、働く企業の数などによって、従業員の誘惑に大きく影響した重要な特徴を選択した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we analyzed the dataset IBM Employee Attrition to find the main reasons why employees choose to resign. Firstly, we utilized the correlation matrix to see some features that were not significantly correlated with other attributes and removed them from our dataset. Secondly, we selected important features by exploiting Random Forest, finding monthlyincome, age, and the number of companies worked significantly impacted employee attrition. Next, we also classified people into two clusters by using K-means Clustering. Finally, We performed binary logistic regression quantitative analysis: the attrition of people who traveled frequently was 2.4 times higher than that of people who rarely traveled. And we also found that employees who work in Human Resource have a higher tendency to leave.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ibm社員が退職を選んだ主な理由を明らかにするために,データセットの分析を行った。まず、相関行列を用いて、他の属性と大きく相関しないいくつかの特徴を確認し、データセットからそれらを取り除いた。第2に, 無作為林を活用し, 月々の収入, 年齢, 企業の業績が, 従業員の負担に大きく影響し, 重要な特徴を選定した。次に,k-meansクラスタリングを用いて2つのクラスタに分類した。最後に,2次ロジスティック回帰分析を行い,頻繁に旅行する人々の誘因は,滅多に旅行しない人の2.4倍であった。また、Human Resourceで働く従業員は退社する傾向が高いこともわかりました。

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