这是关于在R.开发模型的一个主观问题。我正在实习，在那里我为一家公司工作，该公司根据之前离职的员工的数据识别出离开公司的高风险的员工。例如，我已经获得了以下退出公司的员工数据： 终止任期（0至6个月，6至12个月，.....） 2）离职的原因（Supervisior Dissatisfaction，Better chance etc. ...） 3）性别 4）离职时的指定团队（销售，营销） 5）离开时的指定等 6）年龄..........和各种其他参数。 （此数据已提供1年，即公司过去一年所有退出的数据）。
我被告知从这些数据中找出高风险群集。例如，我所做的是我制作了一个终身分手矩阵与离开的原因并将计数存储在R中。这有助于我在不同的任期分手中找出离开的主要原因。但他们不想要这样的东西。他们希望在一个团队（比如销售部门）的一些任期中断（例如12到24个月），这些集群在25-30岁之间最有可能在未来离开公司。
我不知道如何在R中推导出这样的聚类。他们说你可以使用一些ggplots或某些东西或一些线性回归分析。谁能帮助我呢？