İK analitiği: çalışanlar neden ayrılıyor? HR analytics: why do employees leave?
Bir şirkette çalışanların neden ayrıldığını anlamak için hazırladığım Power BI raporu. Önce işgücünün yapısını ve ayrılma oranlarını ortaya koyuyor, ardından seyahat, maaş, işe uzaklık, kademe ve işe bağlılık gibi etkenleri tek tek inceliyor. Bulguları da yöneticilerin uygulayabileceği önerilere bağlıyor.
A Power BI report built to understand why employees leave a company. It first maps the workforce and its attrition rates, then examines factors such as travel, pay, commute distance, job level and involvement one by one, and ties the findings to actions managers can take.
- AraçTool
- Power BI
- VeriData
- IBM HR Analytics Employee Attrition & Performance. Kaggle'da yayımlanan açık ve kurgusal veri seti: 1.470 çalışan, 35 değişken. IBM HR Analytics Employee Attrition & Performance. An open, fictional dataset published on Kaggle: 1,470 employees, 35 variables.
- KapsamScope
- 8 sayfa: İK genel bakış, ayrılma analizi, ayrılma nedenleri, çalışan memnuniyeti, departman detayı 8 pages: HR overview, attrition analysis, reasons for attrition, employee satisfaction, department detail
- YöntemMethod
- Yaş, işe uzaklık ve kademe için özel gruplamalar; sayfalar arası gezinme, filtreler ve departman detay sayfası Custom groupings for age, commute distance and job level; page navigation, slicers and a department detail page
SoruQuestion
Hangi çalışanlar ayrılmaya daha yatkın ve bu riski ne azaltır?
Which employees are most likely to leave, and what lowers that risk?
Veri setindeki 1.470 çalışanın 237'si şirketten ayrılmış, yani yaklaşık %16'sı.
237 of the 1,470 employees in the dataset have left, about 16%.
Ayrılma oranının en yüksek olduğu gruplarGroups with the highest attrition
- %33,7333.73% İşe bağlılığı düşük olan çalışanlarEmployees with low job involvement
- %24,9124.91% Sık iş seyahatine çıkanlarFrequent business travellers
- %22,0622.06% İşyerine uzak oturanlarEmployees living far from work
- %18,1118.11% Junior kademedekiler; oran kademe yükseldikçe düşüyorJunior-level staff; the rate falls as job level rises
ÖneriRecommendation
Kalma kararını maaş ve hisse opsiyonu kadar fiziksel konfor ve işe bağlılık da belirliyor. Rapor hibrit ve esnek çalışma modellerini, koçlukla netleşen kariyer yollarını ve çalışanlara karar süreçlerinde söz hakkı tanınmasını öneriyor. Bu metriklerin düzenli izlenmesi için bir çalışan deneyimi dashboard'u kurulmasını da tavsiye ediyor.
The decision to stay depends on physical comfort and engagement as much as on pay and stock options. The report recommends hybrid and flexible working, career paths clarified through coaching, and giving employees a say in decisions. It also proposes an employee-experience dashboard to track these metrics over time.
Performans puanının yalnızca iki seviyeden oluştuğunu ve ayrılmayı açıklamakta yetersiz kaldığını da tespit ediyor; daha ayrıntılı bir değerlendirme sistemine ihtiyaç olduğunu not ediyor.
It also flags that performance ratings have only two levels and explain little about attrition, pointing to the need for a more detailed evaluation system.
Dosyayı açmak için ücretsiz Power BI Desktop uygulaması gerekir. Opening the file requires the free Power BI Desktop app.