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권수빈(SuBin Kwon),김종원(Jong Won Kim),전영빈(YoungBin Jeon),차수진(Sujin Cha),김부식(BuSik Kim),강태원(Taewon Kang) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.11
본 논문은 데이터마이닝을 통해 여러 여건별 신입사원의 1년 이내 퇴사 상황을 분석한다. 개개인의 이직에 대한 생각, 분야에 대한 불만족 이외에 개인의 상황 결혼 여부, 연령, 교육 계열 등과 같이 각자 다른 상황에 놓인 사람들의 데이터를 통해 여러 상황을 특성으로 설정하여 모델을 학습시킨다. 학습된 상황별 퇴사 여부를 분석하여 어떤 환경에 처한 사람이 빠른 시기에 퇴사할 확률이 높은지 연구하고 예방하여 빠른 시기에 퇴사하 는 직원들로 인한 기업의 피해가 점차 줄어들기를 바란다. This paper analyzes the resignation status of new employees within one year by various conditions through data mining. In addition to individual thoughts about job change and dissatisfaction with the field, the model is trained by setting various situations as characteristics through the data of people who are in different situations, such as individual circumstances, marital status, age, education, etc. It is hoped that the company"s damage caused by employees who leave early will gradually decrease by analyzing the learning situation and whether or not leaving the company is high, and by researching and preventing the high probability of people leaving early.
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