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이 연습은 강의의 일부입니다
이 장에서는 직원 이탈(Churn/Turnover)에 대한 전반적인 소개와 직원들이 공유한 이탈 사유부터 시작합니다. 이탈률을 계산하는 방법을 배우고, 다양한 관점에서 이탈률을 탐색해 볼 거예요. 또한 분석을 위한 핵심 인재 세그먼트를 정의하고, 여러 HR 데이터 소스의 관련 데이터를 결합해 더 유용한 인사이트를 도출합니다.
현재 연습
이 장에서는 기존 데이터를 바탕으로 직원 이탈을 설명할 수 있는 새로운 변수를 생성합니다. 보상 데이터를 분석하고, 모든 직원의 보상 형평성을 측정하기 위해 compa-ratio를 만듭니다. 이탈에 영향을 미치는 가장 중요한 변수를 식별하기 위해 Information Value(IV) 개념을 활용합니다.
이 장에서는 변수들 간 다중공선성을 고려하여 이탈을 예측하는 로지스틱 회귀 모델을 구축합니다.
이 장에서는 모델의 정확도를 계산하고 직원을 특정 위험 버킷으로 분류합니다. 그다음 개입 전략을 수립하고, 해당 전략의 ROI를 계산합니다.