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권수빈 (국립 강릉원주대학교) 김종원 (국립 강릉원주대학교) 전영빈 (국립 강릉원주대학교) 차수진 (국립 강릉원주대학교) 김부식 (국립 강릉원주대학교) 강태원 (국립 강릉원주대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2021년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2021.11
수록면
834 - 837 (4page)

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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.
#Data Mining #Resignation #Classification #Random Forrest #Desicion Tree

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터 수집 및 전처리
Ⅲ. 모델링
Ⅳ. 분류기 분석 및 평가
Ⅴ. 결론
참고문헌

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