Определение набора признаков для анализа данных учета рабочего времени

Сформируем набор метрик, на основании которых методы Data Mining будут сигнализировать о возможном ближайшем увольнении сотрудников. Приведенные ниже метрики не являются конечным списком, список впоследствии может быть изменен, все зависит от результатов работы модели Data Mining в реальных условиях. Вполне возможно, что список в конечном итоге будет значительно отличаться от текущего. Следует еще раз заметить, что любое исследование в Data Mining начинается с гипотезы, следственно приведенные ниже метрики также относятся к гипотезе.

Метрики для анализа предполагаемые на основе исходной базе данных:

• · Количество переноса графика рабочего времени. Предположение: чем чаще сотрудник начинает переносить рабочее время, тем вероятнее его ближайшее увольнение.
• · Количество отклоненные прошений о переносе рабочего времени. Предположение: руководитель начинает отклонять прошение, и сотрудник задумывается об уходе.
• · Количество командировок. Предположение: сотрудник начинает чаще брать командировочные, вероятность уйти с работу повышается.
• · Сезонность отпусков. Предположение: сотрудники, склоняющиеся к увольнению, берут отпуска в определенное время года.
• · Количество выходов и входов из корпуса в течении рабочего дня. Предположение: сотрудники учащающие свое хождение за пределы офиса больше склоны к увольнению.
• · Отклонения от времени прихода на рабочее место по установленному графику. Предположение: сотрудники начинающие опаздывать все больше склоны к ближайшему увольнению.
• · Отклонения от времени завершения рабочего дня по установленному графику. Предположение: сотрудники начинают заканчивать рабочей день раньше положенного и стремятся выйти из компании по быстрее.

Вполне возможно, что некоторые предположения совершенно себя не оправдают и получится так, что, к примеру сотрудники с мыслями об увольнении начинают приходить на работу раньше положенного. Все тонкости удастся получить только после использования системы в реальных условиях.