Как предсказать увольнение работника по результатам электронного курса

Автор: Эдуард Бабушкин

Представляете идею: человек у нас проходит электронный он лайн курс, что то делает, а мы по результатам курса говорим: это уволится, а этот... попозже уволится...
Ну вот мы приближаемся к этой фантастике.
Аналитика в дистанционном обучении (кейс для работы)
Напомню: в кейсе есть данные оценок удовлетворенности электронным курсом, и есть стаж работы в компании работника.
Сразу результаты
Непараметрическая регрессия показывает значимые различия между "отличниками" (кто ставил "5" за курс) и "хорошистами", "отличниками" и "троечниками" (для спецов сообщаю, что использовал непараметрическую регрессию, учитывая также стаж тех, кто не уволился).
Грустно, что R^2 = 0, 001, но он значим
Посмотрите на статистики
$`3`
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
    6.0   114.8   258.0   425.8   561.0  3570.0

$`4`
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
    2.0   101.0   241.0   402.7   525.0  4513.0

$`5`
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
    1.0   101.0   224.0   368.7   496.0  4743.0

Те, кто оценивают курс на "4" или "3" работают в компании значимо дольше.
Но обращаю Ваше внимание: данные "грязные", много bullshit, непонятен инициатор увольнения, поэтому еще много вопросов к выводам.

Как зависит удовлетворенность электронным курсом от времени его прохождения

Автор: Эдуард Бабушкин.

Порешаем кейс Аналитика в дистанционном обучении.
Напомню, основная идея: посмотреть как время прохождения курса влияет на оценку удовлетворенности этим курсом.

Диаграмма. Распределение времени прохождения курсов

Данные по оценкам такие
     1     2       3      4        5
   63    90   769  5280 22585
Ценность прогноза, безусловно, снижается тем, что у "пятерки" дают три четверти оценок. Тем не менее, мы различия нашли
Данные регрессии следующие (время прохождения курса мы логарифмируем)
lm(formula = log(r1$timec, base = exp(1)) ~ k, data = r1)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max
-1.2396 -0.5590 -0.0482  0.4218  3.3122

Coefficients:
             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
(Intercept) 3.9601884  0.0046702 847.976  < 2e-16 ***
k1          0.2416935  0.0866167   2.790  0.00527 **
k2          0.2267594  0.0730114   3.106  0.00190 **
k3          0.1126549  0.0255257   4.413 1.02e-05 ***
k4          0.0004889  0.0107263   0.046  0.96364  
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 0.7027 on 28870 degrees of freedom
  (19 observations deleted due to missingness)
Multiple R-squared:  0.001263, Adjusted R-squared:  0.001124
F-statistic: 9.125 on 4 and 28870 DF,  p-value: 2.305e-07
Потрясающий R^2?)
И распределение времени по каждому уровню оценки
Как читать диаграмму boxplot - для понимания результатов

Аналитика в дистанционном обучении (кейс для работы)

Автор: Эдуард Бабушкин.

В ответ на мою просьбу (см. пост Оценка удовлетворенностью электронным курсом (предложение)) мне прислали файл с данными, а я их вам передаю.
Данные реальные! Я только закодировал названия курсов и должностей, чтобы нельзя было по ним догадаться, что это за компания. Сам я пока ничего не считал.

Итак, кейс

У вас есть файл excel в 36 066 строк со следующими переменными

1. ID пользователя - уникальный код работника
2. Дата создания - дата прохождения курса
3. курс - уникальный код курса
4. позиция - занимаемая должность
5. Дата рождения - того, кто проходил курс
6. Дата приёма - на работу учащегося
7. Дата увольнения - его же дата увольнения (если пустое поле, значит работает)
8. Оцени удобство перемещения по курсу - оценка логистики курса учащимся
9. Сколько времени потратил на изучение курса в минутах? Введи число - оценка учащимся времени прохождения курса
10. Оцени весь курс по пятибальной оценке - оценка курса учащимся

Вопросы к вам:

• Какие результаты мы можем извлечь из данного файла;
• Этот же вопрос в другой формулировке: какие гипотезы можно выдвинуть, исходя из имеющихся данных;
• Посмотрите на данные и скажите, какие данные вызывают недоверие и почему.

Считать пока ничего не надо, просто выдвигайте гипотезы, если вы не умеете посчитать, посчитаю я. Мне важно, чтобы вы научились зряче смотреть на данные.
ПыСы. осторожней качайте файл
Аналитика в дистанционном обучении (данные для анализа)

Оценка удовлетворенностью электронным курсом (предложение)

Автор: Эдуард Бабушкин

В продолжение баталий и битв
Видали вот такую фигню в переводчике гугля? Понимаете, что на основе этих рожиц Гугль улучшает сервис?

Кто нибудь у себя в курсах такую хрень ставил?
Насколько я помню, Михаил Протасов говорил (вебинар Практический опыт автоматизации HR-процессов в компании Enter с помощью системы WebTutor), что у них в Энтере разработчикам заложено в KPI получать высокие оценки по оценке курсов.
Предлагаю технологию того, как можно научиться зряче управлять процессом получения высоких оценок обратной связи по курсу.
От вас нужен лог прохождения курса участниками
Лог этот выгружается из курса формата SCORM или TinCan.
Я не знаю, как он выглядит этот лог (я не специалист по SCORM or TinCan)), но подозреваю (по практике работы с другими системами), что это TXT файл, в котором есть переменные

• session или sessionID
• userID или типа того
• time
• duration
• response (это как раз про то, как оценил курс)
• и еще какие нибудь переменные

Я обращаюсь к спецам: я правильно понимаю, что такое в принципе возможно выгрузить из SCORM?
Если вы выгрузите это из SCORM / TinCan
Я могу вам посчитать, какие параметры курса влияют на оценку удовлетворенности курсом.
Например,

• если собрать инфо по курсам с разной продолжительностью / кол-вом слайдов, мы ответим на вопрос, какое оптимальное время продолжительности обучения с т.з. удовлетворенности курсом. 
• Мы можем понять, влияет ли факт того, что студент прошел весь курс без перерывов или разбивал его на отрезки, на удовлетворенность курсом.
• Можно посмотреть связь между удовлетворенностью курсом и характеристиками самих обучаемых (если мы знаем, кто стоит за userID
• мы можем оценить влияние отдельных решений курса на восприятие курса в целом (если это решение как то выделено в курсе - например, влияет на оценку курса в целом, то, как отвечал на проверочные вопросы обучаемый)
• ну и т.п...

Я не обсуждаю здесь, насколько это важно бизнесу или нет. Я не обсуждаю целесообразность этой затеи.
Что вы, собственно, можете получить в итоге: в итоге вы понимать, какие факторы позитивно / негативно влияют на оценку удовлетворенностью курсом, создавать курсы с учетом этих знаний и управлять удовлетворенностью курсами, собственно.
Но если вам интересно посмотреть, что получится, пишите edvb()websoft.ru - будем пообсуждать

Аналитика для T&D

Или Зачем матстатистика T&D

Предложили провести вебинар по матстатистике для T&D

Решил прикинуть, в каких ситуациях специалисту по обучению необходима матстатистика
получилось четыре раздела

• Чтение аналитических отчетов
• Опросы
• Определение эффективности обучения
• Ведение исследований и аналитики

Зачем нужна модель Киркпатрика

Зачем нужна модель Киркпатрика

Рассуждения про модель Киркпатрика, оценку эффективности обучения, регрессионный анализ и, главное, отношение HR-а к этому.

Вслед вебинару на нашем портале Матстатистика для HR-3

Мы рассматривали сегодня регрессионный анализ. Было при этом максимально человек 25. Что очень мало для нашего портала.

Если бы вебинар был по теме Модель Киркпатрика, уверяю вас, было бы человек 90-120. От чего так? Я не буду отвечать прямо, дабы не обидеть рынок, а поррассуждаю.