이탈 예측 모델 (2) 썸네일형 리스트형 이탈 예측 모델: 머신러닝을 활용한 사례 분석 안녕하세요. HR데이터랩입니다. 직원 이탈은 조직의 생산성과 안정성에 직접적인 영향을 미칩니다. 예측 불가능한 이탈은 비용 증가와 조직 내부의 혼란을 초래할 수 있습니다. 머신러닝 기반 이탈 예측 모델은 데이터를 통해 이탈 가능성을 사전에 파악하고, 적절한 대응을 설계할 수 있도록 돕습니다. 이번 글에서는 머신러닝을 활용한 이탈 예측 모델 사례를 통해 그 효과와 적용 방법을 살펴보겠습니다.1. 머신러닝으로 이탈 예측 모델을 설계하는 방법이탈 예측 모델은 다양한 데이터를 학습해, 직원의 이탈 가능성을 점수화하고 패턴을 도출합니다.데이터 수집: 근태 기록, 성과 데이터, 만족도 설문, 복지 혜택 이용 현황 등 이탈에 영향을 줄 수 있는 데이터를 수집합니다.특성 선택: 머신러닝 알고리즘은 이탈에 가장 중요한 .. 이탈 방지 전략: 데이터를 활용한 솔루션 안녕하세요. HR데이터랩입니다. 직원 이탈은 기업에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 이탈은 조직의 생산성을 떨어뜨릴 뿐만 아니라, 새로운 직원을 채용하고 온보딩하는 데 드는 비용도 상당히 큽니다. 하지만 데이터를 활용한 이탈 방지 전략을 통해 문제를 사전에 예방하고, 직원의 만족도를 높일 수 있습니다. 이번 글에서는 데이터를 기반으로 한 이탈 방지 솔루션을 단계별로 살펴보겠습니다.1. 이탈 원인 분석을 위한 데이터 수집직원 이탈을 방지하려면 먼저 왜 직원들이 떠나는지를 알아야 합니다. 데이터를 통해 이탈의 원인을 명확히 파악할 수 있습니다.퇴사 인터뷰 데이터 활용: 퇴사자가 남긴 피드백 데이터를 분석해 반복적으로 나타나는 이탈 원인을 파악합니다. 예를 들어, 낮은 급여나 과도한 업무량이 주된 원인일 수.. 이전 1 다음
