Привет, меня зовут Евгений Кириёк, я занимаюсь HR-аналитикой, преподаю и рассказываю про специфику анализа данных в области функции управления персоналом. Последнее время я плотно занимался прогнозированием HR-показателей (текучесть, выбытие, укомплект, заполняемость ШР, численность и пр.), попробовал довольно много методов, подходов, а главное - столкнулся со спецификой прогнозирования таких синтетических показателей, об этом и хочу рассказать в рамках этой статьи.

Для кого эта статья

В первую очередь для коллег из HR: рекрутеров, менеджеров по персоналу, специалистов ОТиЗ и всех тех, кто сталкиваются с задачами прогнозирования показателей в своей работе, при этом не имеют специального тех. образования, и не разбираются в тропических змеях и методах их приручения. Для них, я надеюсь, эта статья станет простой и максимально доступной инструкцией к действию.

В рамках второй части (я, надеюсь, до этого дойдёт), поговорим о более сложных моделях типа ARIMA/SARIMA, алгоритмах типа Prophet и пр. применительно к HR, но это на перспектива, а сейчас – к теме.

Что, если я скажу вам, что существует метод HR-анализа, который способен спрогнозировать вероятность увольнения сотрудника на испытательном сроке? Мало того, этот метод позволит вам оценить качество разных источников кандидатов, а ещё выявит проблемные места в процессе адаптации, оценит эффективность подбора и даст много других выводов о жизненном цикле сотрудника в компании. И для его использования вам необязательно иметь степень по математике или разбираться в анализе данных. Он доступен всем и каждому.

Меня зовут Евгений Кириёк, я — наставник на курсе по HR-аналитике в Яндекс Практикуме, автор книги «HR-аналитика. Путеводитель по анализу персонала» и канала «Аналитика в HR».