Thor Osborn, Principal Systems Research Analyst, Sandia National Laboratories
Parametrische Überlebensmodelle sind im Allgemeinen effektiv, um Personalbewegungen sowohl innerhalb als auch außerhalb einer Organisation zu beschreiben.Der Bundesstaat Florida veröffentlicht seit mehreren Jahren wöchentlich Mitarbeiterdaten, die eine Analyse von Jobwechseln und -trennungen für etwa 100.000 Mitarbeiter ermöglichen, die eine Vielzahl von Berufen in den wichtigsten Standard Occupation Classification (SOC)-Codes repräsentieren.Darüber hinaus beinhalten die in den letzten fünf Jahren gesammelten Daten auch das Aufkommen der COVID-19-Pandemie und erfassen den unterschiedlichen Einfluss dieses Großereignisses auf die Berufsgruppen. JMP Scripting Language (JSL) wurde verwendet, um diesen großen Datensatz aufzubereiten und zu analysieren, um die Divergenz im Mitarbeiterverhalten zwischen den Rollen und unter dem Einfluss der Pandemie zu visualisieren.Aufgrund der ungewöhnlich engen Registrierung zwischen Floridas Stellencodes und dem föderalen SOC-System, das mit den Gehaltsprofilen des Arbeitsministeriums verknüpft ist, bieten diese Daten und Analysen eine Open-Source- und allgemein relevante Sicht auf das Personalverhalten sowohl in Stabilitäts- als auch in Krisenzeiten.
