Прогноз эффективности кандидатов: еще один инструмент

У нас есть собранные данные по нашим работникам:

• результаты теста способностей при приеме на работу
• ответ на вопрос рекрутера «Есть ли у вас аналогичный опыт работы»
• показатели продаж за полгода работы

Задача проста: по имеющимся данным научиться прогнозировать эффективность / успешность кандидатов.
В описании анализа я буду некоторые шаги опускать, поскольку. в противном случае, будет длинно.
Первым шагом нам необходимо выявить взаимосвязь между показателем эффективности (продажами) и результатами теста и наличием опыта.
Мы выявили корреляцию: эффективность коррелирует с показателями теста и наличием опыта.
Взаимосвязь между тестом IQ и продажами

Корреляция есть, но как теперь ее использовать при прогнозе? Мы говорим, что бизнес определяет точку нулевой эффективности на уровне 80 (рублей, % и т.п..).
Мы строим прогнозную модель (на картинке визуализация)

Итоговая точность модели — 81, 5 %. Т.е. мы ошибаемся в каждом пятом случае. Это неплохая точность, наверное. Но мы в данном случае отвечали по сути на вопрос, кого не стоит пускать в нашу компанию. Нам стоило бы ответить на вопрос о более широкой градации: не просто подходит / не подходит, а насколько эффективно будет продавать.
Для этого существует инструмент Regession Tree.
Нет смысла рассказывать смысл стат анализа, покажу сразу некоторые результаты.

Программа выделяет группы работников и показывает их медианные значения.
На левом графике показано, что медианное значение продаж работников без опыта составляет 80 с копейками, медианное значение работников с опытом составляет 90 с копейками.
На правом графике видно, про программа выделяет три группы работников:

1. с IQ до 92 баллов — их медианное значение продаж — 82, 
2. до 92 до 103 баллов — значение медианы продаж 92, 
3. и свыше 103 баллов — эта продают в медиане на 101. 

Теперь мы объединим в одно уравнение эти данные и получим дерево.

Дерево читается так.

1. Те кандидаты, кто имеет IQ менее 92 баллов и не имеет опыта продаж, имеет медианное значение продаж — 69 рублей. И таких работников у нас 20 %.
2. IQ менее 92 балла и наличие опыта — 84 рублей. И таких работников — 15 %
3. IQ меньше 103 и больше или равно 92 балла и отсутствие опыта — 82 рубля, 14 %
4. IQ меньше 103  и больше или равно 92 балла и наличие опыта — 92 рубля и 34 % (каждый третий фактически)
5. IQ больше или равно 103 балла — 101 рубль и 17 %

Обратите внимание, я цветом indianred выделил схожие группы. Т.е. у нас те, кто имеет IQ меньше 103 и больше 92 и не имеет опыта, и те, кто имеет IQ меньше 92, но с опытом, показали примерно одинаковые результаты.
И уже если совсем упрощать результат, то получаем четыре группы прогноза эффективности

1. Группа «A» — наши «звезды» — IQ больше или равно 103 балла — мы ожидаем от них продаж на 101 рубль
2. Группа «B» — наши середняки — IQ меньше 103  и больше или равно 92 балла и наличие опыта — ожидаем продаж на 92 рубля
3. Группа «C» — группа риска — IQ менее 92 балла и наличие опыта или IQ меньше 103 и больше или равно 92 балла и отсутствие опыта — продажи на уровне 82-84 рубля или близко к пограничному уровню в 80 рублей.
4. Группа «D» — те, кто нас не устраивают по продажам — имеет IQ менее 92 баллов и не имеет опыта продаж — ожидаемые продажи на уровне 69

Источник : edwvb.blogspot.com