Projet Data final de Pierre Duval après sa formation des Fondamentaux .

1. JEDHA BOOTCAMP
Prédire le départ d’un collaborateur

2. La problématique
Une guerre
des Talents
Compétences
uniques
Marché
tendu

3. Pourquoi les données en RH ?
Le secteur de la RH comporte une multitude de données
Données
personnelles:
Âge, Sexe, Lieu
d’habitation…
Données
professionnelles
:
Salaire, Satisfaction au
travail, Promotion…
Données
internes:
Salaire moyen, temps
d’ancienneté par
métier…
Données
externes:
Avantages dans les
autres compagnies,
évolution de carrière…

4. De RH à RH augmentée
4 piliers
Sensibilise
r
Échanger Partager Créer
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5. Quelle sont les cibles de cette méthode ?
Le Manager
Objectif :
Garder les bons éléments et
anticiper les départs de son équipes
Le RH
Objectif :
Anticiper les flux de départs massif
et non prévu

6. Le dataset
• Base de données Kaggle
• 14.999 lignes
• 9 colonnes
• Données propre -> Pas
besoin de cleaning

7. Le dataset
• niveau de satisfaction,
• dernière évaluation,
• accident du travail,
• durée d’ancienneté,
• promotion les 5 dernières années,
• salaire,
• temps d’ancienneté,
• métiers,
• nombre d’heure travaillé par mois,
• Départ de la personne.

8. Le projet
• Jupyter notebook
• Python
• Régression logistique

9. Régression logistique

10. Résultat
• 4.500 lignes test
• 3.566 bons résultats
• Environ 79% dé réussite

11. DataViz
• Métiers
• Salaire
• Accidents de travail par métiers

12. Poursuite de projet
• Définir les collaborateurs qui risquent de quitter l’entreprise
• Trouver des moyens à l’aide des données pour les garder

13. Et après Jedha Bootcamp ?
✓Test sur une base de données fictive
❑Test sur un périmètre (environ 1500 collaborateurs)
❑Si succès, déploiement sur l’intégralité des collaborateurs

14. Merci à l’équipe JEDHA, Émilien et tous les
élèves de la formation !
Avez-vous des questions ?