두번째 이야기: 모델 성능 향상 및 목적에 맞는 분석모델 찾기
setwd("c:/Rdata")
Age: 직원의 연령
Attrition: 직원이 회사를 떠났는지에 대한 여부 (예 or 아니오)
BusinessTravel: 출장 빈도 (출장 없음, 가끔 출장, 자주 출장)
DailyRate: 하루 동안 받는 급여
Department: 직원이 속한 부서 (Research & Development, Sales, Human Resources)
DistanceFromHome: 직원의 주거지에서 사무실까지의 거리
Education: 직원 최종 학력
(1: Below College, 2: College, 3: Bachelor, 4: Master, 5: Doctor)
EducationField: 직원의 전공
EmployeeCount: 직원수 (모든값 1로 동일)
EmployeeNumber: 직원을 식별하는 고유 번호
EnvironmentSatisfaction: 직원이 업무환경에 만족하는 정도
(1: 낮음, 2: 중간, 3: 높음, 4: 매우 높음)
Gender: 직원의 성별 (남성, 여성)
HourlyRate: 직원의 시간당 받는 급여
JobInvolvement: 직원 직무몰입
(1: 낮음, 2: 중간, 3: 높음, 4: 매우 높음)
JobLevel: 직원 직급
JobRole: 직원이 수행하는 업무
JobSatisfaction: 직원이 자신의 직무에 만족하는 정도
(1: 낮음, 2: 중간, 3: 높음, 4: 매우 높음)
MaritalStatus: 직원의 결혼 여부 (미혼, 기혼, 이혼)
MonthlyIncome: 직원 월급여
MonthlyRate: 직원이 한 달 동안 받는 총 급여
NumCompaniesWorked: 직원이 근무한 과거 회사의 수
Over18: 직원 18세 이상 여부 (모든 값이 Y)
OverTime: 직원이 정규 근무시간 외에도 근무하는지 여부 (예, 아니오)
PercentSalaryHike: 직원의 급여가 얼마나 인상되었는지에 대한 비율
PerformanceRating: 직원의 성과에 대한 평가 등급
(1: 낮음, 2: 좋음, 3: 우수, 4: 탁월)
RelationshipSatisfaction: 직원의 동료관계 만족도
(1: 낮음, 2: 중간, 3: 높음, 4: 매우 높음)
StandardHours: 직원 표준 근무시간 (모든 값이 80으로 동일)
StockOptionLevel: 직원이 보유한 주식 옵션의 수준 (0, 1, 2, 3)
TotalWorkingYears: 직원의 전체 근무 기간
TrainingTimesLastYear: 지난해 직원이 받은 훈련의 횟수
WorkLifeBalance: 직원의 일과 삶의 균형
(1: 나쁨, 2: 좋음, 3: 더 좋음, 4: 최고)
YearsAtCompany: 직원이 현재 회사에서 근무한 기간
YearsInCurrentRole: 직원이 현재 역할을 수행한 기간
YearsSinceLastPromotion: 직원이 마지막으로 승진한 후 지난 기간
YearsWithCurrManager: 직원이 현재의 상사와 근무한 기간
출처: HRKIM. 2023. "R과 Chat GPT를 활용한 직원 퇴직 요인 분석하기". HRKIM(브런치). 2023년 7월 2일 접속. https://brunch.co.kr/@publichr/37.
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