👁️‍🗨️ 프로젝트 개요

• 데이터 출처
  • 재직 중인 직장 귀속 자료 (BambooHR)
• 문제 상황
  • 현재 미국 본사 직원들의 퇴사율이 높아 체감상 조직 안정성이 저하되고 있으며, 퇴사자 특성과 퇴사의 주요 원인을 파악하지 못해 효과적인 대응 전략이 부족한 상황이다.
• 목적
  • 퇴사율 분석을 통해 문제를 파악하고, 데이터 기반 대응 전략으로 조직 안정성과 인재 관리 효율성 증진
• 기간 / 인원
  • 2024년 12월 - 2025년 1월 (약 4주간) / 1인
• 분석 기법
  • 데이터 EDA
  • Decision Tree
• 분석 도구
  • Google Colaboratory
  • Python
  • Tableau
  • MS Excel

👁️‍🗨️ 프로젝트 요약

• 문제 정의
  • 높은 퇴사율로 인해 조직 안정성이 저하되는 상황
  • 퇴사자의 주요 특성과 이탈 원인에 대한 구체적인 파악 부족
  • 데이터 기반의 효율적인 대응 전략 및 개선 방안 부재
• 주요 활동
  • 데이터 EDA를 통해 퇴사자 특징 및 주요 퇴사 요인 분석
  • 퇴사자의 근태 패턴 분석을 통해 퇴사 전 징후 파악
  • 결정 트리(Decision Tree) 분석을 통해 퇴사 예측 규칙 도출 및 해석
  • 전체 분석 결과를 종합하여 퇴사 리스크에 대한 인사이트 도출
• 주요 성과
  • 퇴사자 대부분이 0~1년 차 Entry-Level 엔지니어임을 확인
  • 1명 퇴사 시 연평균 손실 $52,194 발생
  • 온보딩 프로그램 강화 필요성 확인
  • 무급 휴가 6.25일 초과 사용 직원 → 퇴사 위험군으로 식별 가능

👁️‍🗨️ 프로젝트 상세

사전 이해

탐색적 데이터 분석

심층 분석

분석 결과

프로젝트 회고