제가 직접 분석한 HR 데이터와 퇴직자 예측 모델에 대한 내용을 여러분께 소개합니다. 조기 퇴사가 급증하는 요즘, 기업의 85%가 이를 심각하게 받아들이고 있습니다. 이 모델을 통해 퇴직 가능성을 사전에 예측하고 효율적으로 관리할 수 있는 방법을 안내드리겠습니다.
HR 데이터를 통한 퇴직자 예측의 필요성
재직 중인 직원들 중 조기퇴사자는 점점 증가하고 있어 심각한 문제가 되고 있답니다. 제가 알아본 바로는, 신입 사원들에게는 평균 6천만 원에서 1억 원까지의 교육 및 채용 비용이 들어가고, 이들이 재차 퇴사하면 기업에게 큰 부담이죠. 기업의 재정적 손실 외에도, 핵심 인재가 이탈하는 것은 조직의 경쟁력에 심각한 영향을 미칠 수 있답니다. 이렇게 많은 비용을 낭비하지 않기 위해서는 퇴직자 예측 모델이 꼭 필요할 것입니다.
HR 데이터의 특징
HR 데이터를 활용하기 위해서는 충분한 자료가 필요한데, 제가 사용한 IBM 직원 데이터는 다음과 같은 특징이 있답니다.
| 내용 | 정보 |
|---|---|
| 데이터 수 | 1,470개 인스턴스 |
| 컬럼 수 | 38개 |
| 주요 변수 | 급여, 경력, 업무 만족도, 거주지 등 |
이 데이터를 통해 퇴직 가능성을 예측하고, 다양한 변수의 영향력을 분석할 수 있습니다.
퇴직률의 주요 요인 분석
퇴직을 예측하기 위해서는 여러 가지 변수를 고려해야 하지만, 제가 설정한 가설 5가지가 유용했습니다.
- 전공과 직무의 불일치가 퇴사에 영향을 준다.
- 거주지와 직장 간 거리와 퇴사율의 관계.
- 퇴사자의 월급여가 평균보다 낮다.
- 신입사원의 퇴사율이 높다.
- 워라벨이 낮을수록 퇴사율이 높다.
각 가설을 검토한 결과, 그 중 4가지 가설이 성립했으며, 이는 결과적으로 직원 관리에서 중요한 변수로 작용하게 되었답니다.
전공과 직무의 일치성
이는 제가 직접 검토한 통계 결과에서도 확인할 수 있었습니다. 전공과 직무가 일치하지 않는 직원들은 퇴사율이 높기도 했지만, 일치하는 직원들과 큰 차이는 없었죠.
거주지와 직장 거리
거리가 멀어질수록 퇴사율이 증가하는 것을 보여주는 데이터가 있었습니다. 이는 직원들이 출퇴근에 어려움을 겪는다는 것을 의미하기도 하죠.
분류 알고리즘을 통한 예측 모델 개발
이제 예측 모델을 작성하기 위해 분류 알고리즘을 활용해보았습니다. 이 과정에서는 여러 가지 알고리즘을 사용하여 퇴직자를 예측하는 모델을 구축하게 되었지요. 제가 선택한 알고리즘은 다음과 같습니다.
사용한 알고리즘
- Logistic Regression
- Decision Tree
- Support Vector Machine (SVM)
이들 각 알고리즘에 대해 Cross Validation을 진행하며 성능을 비교하고, 최적의 하이퍼 파라미터를 도출해냈어요.
Logistic Regression 결과
초기 파라미터 수정 전 정확도 87%로 매우 높은 수치를 보였으며, 이후 파라미터를 수정했지만 큰 차이는 없었습니다.
| 파라미터 | 수정 전 정확도 | 수정 후 정확도 |
|---|---|---|
| 기본 | 87% | 87% |
Decision Tree 결과
처음에는 77%로 낮았지만, 파라미터 조정을 통해 86%로 개선되었습니다.
| 파라미터 | 수정 전 정확도 | 수정 후 정확도 |
|---|---|---|
| Max Depth | 77% | 86% |
SVM 결과
정확도는 86%로, 과적합 없이 안정성이 있음을 확인했지요.
퇴직자 예측을 위한 최적 솔루션
퇴직자 예측 모델 결과는 HR 부서에 매우 중요한 데이터로 활용될 수 있습니다. 위의 모델을 통해 직원들의 퇴사를 사전 예방할 수 있게 이를 통해 얻은 주요 변수는 다음과 같습니다.
주요 변수 분석
- 야근 여부
- 경력
- 급여 수준
여기서 대인관계 또는 업무 만족도보다도 야근 시간이 퇴직에 더 많은 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었습니다.
향후 HR 관리에 대한 기대
제가 직접 경험해본 결과, 데이터 분석과 예측 모델링이 점점 중요해지고 있다는 생각을 했어요. 특히, 인공지능을 활용한 HR 관리가 더 적극화되길 바라며, 다양한 변수들을 고려할 수 있는 인사이트를 도출해내는 것이 중요하다고 생각했어요.
추가적으로, 이번 프로젝트에서 사용한 데이터의 양이 적고 6년 전의 데이터라는 점이 아쉬움으로 남습니다. 따라서 지금의 상황과 결과가 다를 수 있다는 점도 인지해야 할 것입니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
퇴직자 예측 모델은 무엇인가요?
퇴직자 예측 모델은 직원이 퇴사할 가능성을 사전 분석하는 통계적 모형입니다.
어떤 데이터를 사용하나요?
HR 데이터로는 직원 급여, 경력, 직무 만족도 등 다양한 변수를 사용합니다.
알고리즘은 어떤 것들이 있나요?
Logistic Regression, Decision Tree, SVM 등의 알고리즘을 통해 분석합니다.
퇴직자를 예측했을 때 어떤 솔루션을 제시할 수 있나요?
예측된 퇴직자에 대해 맞춤형 솔루션과 상담을 통해 문제를 해결할 수 있습니다.
HR 분야에서 AI와 데이터 활용이 더욱 발전하기를 바라며, 이를 통해 기업과 직원이 모두 공존하는 환경이 만들어지길 기대합니다.
키워드: HR 데이터, 퇴직자 예측, 예측 모델, 인공지능, 데이터 분석, 직원 관리, 신입사원, 야근, 근무 만족도, HR 알고리즘, 경력.