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문제 정의
- 단순빈도분석 결과를 기반으로 직원의 퇴직 여부에 따라 퇴직하지 않은 직원과 퇴직한 직원이 각 요인에서 어떠한 특징을 갖는지 살펴보았다.
- 본 연구는 “Human Resources Analytics” 데이터의 다양한 변인 중에서 직원의 퇴직 여부에 영향을 미치는 요인을 데이터 분석을 통해 확인한다.
- 본 연구는 “Human Resources Analytics” 데이터를 활용하여 직원의 퇴직 의도에 영향을 미치는 요인을 다양한 통계적인 분석 방법 및 기계학습 방법을 활용하여 살펴보았다. 본 연구에서는 직장인이 실제로 직장 생활에서 겪는 프로파일 데이터를 기반으로 분석을 수행하여 기존의 설문조사를 중심으로 수행되었던 연구에서 접근하지 못했던 다양한 요인들을 파악할 수 있었다. 또한,기계 학습 방법의 일종인 분류 알고리즘을 기반으로 우수한 성능의 퇴직 예측 모델을 생성하였다.
- 인적 자원의 유출은 기업의 입장에서 금전적인 문제 뿐만 아니라 암묵적인 다양한 문제를 야기한다. 이러한 이유에서 다양한 분석 단계를 거쳐 직원의 퇴직 여부에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 확인하고, 이를 기반으로 조직 구성원들의 이직 및 퇴직을 예방할 수 있는 해결방안에 대해 논의하도록 한다.
- 이에 본 연구에서는 직장 생활 프로파일 데이터를 기반으로 직원의 퇴직 여부에 영향을 미치는 요인에 대한 분석을 실시하여 어떠한 요인이 직원의 퇴직 여부에 어떠한 영향을 미치는지를 확인하고, 기계 학습 방법을 활용하여 퇴직 예측모델을 생성할 수 있도록 한다. 인적 자원의 유출은 기업의 입장에서 금전적인 문제 뿐만 아니라 암묵적인 다양한 문제를 야기한다.
- 이러한 분류 모델은 직원들의 퇴직 여부를 미리 예측하여, 조직의 인적 자원 유출에 대한 해결방안을 마련할 수 있도록 할 수 있다. 즉, 본 연구에서는 이러한 분류 모델을 통해 직원의 퇴직 여부를 미리 예측하여 기업의 인적 자원 유출로 인한 부정적인 영향을 사전에 방지할 수 있는 연구에 대한 발판을 마련하였다고 할 수 있다.
제안 방법
- SVM 알고리즘에서는 직원의 퇴직 여부에 따라 퇴직하지 않은 직원과 퇴직한 직원을 각각 1,100명, 400명으로 총 1,500명의 테스트 데이터를 구성하였다. 그리고 SVM 알고리즘의 분류 능력의 대부분은 커널의 선택으로부터 나타나게 되는데, 본 연구에서는 SVM 분석을 위해 Radial Basis 커널 (Kernel)을 사용하여 분석을 실시하였다[24]
- 분류 알고리즘은 데이터의 크기나 품질, 특성에 따라서 다른 결과가 나타날 수 있다. 따라서 본 연구의 퇴직 예측 모델은 kNN, Decision Tree, Neural Network, SVM의 네 가지 알고리즘을 사용하여 분류 정확도를 비교분석하여 정확도가 가장 높은 알고리즘을 확인할 수 있도록 한다. 분류 알고리즘을 수행하기에 앞서 테스트 데이터는 전체 데이터의 10% 수준인 1,500명으로 설정하였으며, 더욱 신뢰도 있는 분석 결과 도출을 위해 직원의 퇴직 여부(퇴직하지 않는 직원, 퇴직하는 직원)에 따라 각각 10% 수준으로 테스트 데이터를 구성하였다.
- 본 연구에서는 직장인이 실제로 직장 생활에서 겪는 프로파일 데이터를 기반으로 분석을 수행하여 기존의 설문조사를 중심으로 수행되었던 연구에서 접근하지 못했던 다양한 요인들을 파악할 수 있었다. 또한,기계 학습 방법의 일종인 분류 알고리즘을 기반으로 우수한 성능의 퇴직 예측 모델을 생성하였다. 이러한 분류 모델은 직원들의 퇴직 여부를 미리 예측하여, 조직의 인적 자원 유출에 대한 해결방안을 마련할 수 있도록 할 수 있다.
- 본 연구는 “Human Resources Analytics” 데이터를 활용하여 직원의 퇴직 의도에 영향을 미치는 요인을 다양한 통계적인 분석 방법 및 기계학습 방법을 활용하여 살펴보았다.
- 그리고 카이제곱검정을 통해 직원의 퇴직 여부와 연관성이 검증된 요인들을 대상으로 로지스틱 회귀분석 (Logistic regression analysis)을 통해 직원의 퇴직 여부에 어떠한 영향을 미치는지 확인한다. 세 번째로, 지도 학습 (Supervised learning) 에서는 kNN, Decision Tree, Neuram Network, SVM의 4가지 분류 알고리즘을 활용하여 직장 생활 프로파일 기반의 퇴직 예측 모델을 생성하도록 한다.
- 세 번째로, 지도 학습의 4가지 분류 알고리즘을 활용하여 데이터를 학습시켜 직원의 퇴직 여부를 예측할 수 있는 모델을 생성하여 알고리즘별 분류 정확도를 비교하였다. 분류 정확도는 모든 알고리즘에서 90% 이상으로 높게 나타났으나, 특히 Decision Tree 알고리즘의 분류 모델에서 97.
- Neural Network 알고리즘에서는 13,499명의 훈련 데이터, 1,500명의 테스트 데이터 통해 분류를 수행하였다. 은닉 노드의 수는 7개를 초과하였을 때 과도한 은닉 노드의 수로 인해 오히려 정확률이 감소하는 양상을 확인하였으며, 연구 데이터에 과적합 될 가능성을 고려하여 은닉 노드의 수를 7개로 설정하여 분석을 진행하였다. 은닉 노드를 7개로 설정하여 Neural Network 알고리즘을 사용하여 분석한 결과, 전체적인 분류정확도는 92.
- 첫 번째로, 단순빈도분석 (Simple frequency analysis)을 통해 데이터의 구성 및 직원의 퇴직 여부에 따른 군집별 특징을 살펴보도록 한다. 두 번째로, 연관성 분석 (Association analysis) 에서는 우선 카이제곱검정 (Chi-square test)을 통해 다른 요인들과 직원의 퇴직 여부와의 관계가 연관성이 있음을 확인한다.
대상 데이터
- 특히 Decision Tree 알고리즘은 저렴한 계산에 비해 합리적인 분류 정확도를 얻을 수 있기 때문에 데이터 마이닝 영역에서 매우 유용한 알고리즘으로서 활용되고 있다[18][19]. Decision Tree 알고리즘에서는 직원의 퇴직 여부에 따라 퇴직하지 않은 직원을 1,139명, 퇴직한 직원을 361명으로 총 1,500명의 테스트 데이터를 구성하였다.
- Neural Network 알고리즘은 인간의 뇌에 존재하는 생물학적 신경세포를 모방해 프로그램화 한 수학 모델로, 일반적으로 과거에 수집된 데이터로부터 반복적인 학습과정을 통해 패턴을 발견하여 새로운 데이터에 대한 목표값을 예측하는데 사용된다[20][21]. Neural Network 알고리즘에서는 13,499명의 훈련 데이터, 1,500명의 테스트 데이터 통해 분류를 수행하였다. 은닉 노드의 수는 7개를 초과하였을 때 과도한 은닉 노드의 수로 인해 오히려 정확률이 감소하는 양상을 확인하였으며, 연구 데이터에 과적합 될 가능성을 고려하여 은닉 노드의 수를 7개로 설정하여 분석을 진행하였다.
- 즉, 학습과정에서 이용되지 않은 새로운 데이터 표본에 대해서도 올바른 분류가 가능하다는 것이다[22][23]. SVM 알고리즘에서는 직원의 퇴직 여부에 따라 퇴직하지 않은 직원과 퇴직한 직원을 각각 1,100명, 400명으로 총 1,500명의 테스트 데이터를 구성하였다. 그리고 SVM 알고리즘의 분류 능력의 대부분은 커널의 선택으로부터 나타나게 되는데, 본 연구에서는 SVM 분석을 위해 Radial Basis 커널 (Kernel)을 사용하여 분석을 실시하였다[24]
- kNN (k-Nearest Neighbor) 알고리즘은 훈련데이터와 같은 속성을 가졌으나 분류되지 않은 데이터에서 유클리디안 거리 (Euclidean distance)를 활용하여 훈련 데이터와 가장 가까운 곳에 위치한 데이터 k개를 추출하고, 추출된 데이터의 클래스를 통해 분류되지 않은 데이터의 범주를 지정해 주는 방법이다[17]. kNN 알고리즘에서는 직원의 퇴직 여부에 따라 퇴직하지 않은 직원과 퇴직한 직원을 각각 1,100명, 400명으로 총 1,500명의 테스트 데이터를 구성하였다. 그리고 k 이웃의 수는 총 표본 수인 14,999명의 제곱근에 가장 근접한 수인 122로 설정하였다.
- 본 연구에서는 kaggle의 “Human Resources(HR) Analytics 2016” 데이터셋을 활용하였으며, “Human Resources Analytics” 데이터는 직원의 만족도 (Employee satisfaction level), 직원의 마지막 평가 (Last evaluation), 직원의 수행 프로젝트 수 (Number of project), 직원의 월간 평균 근무시간 (Average monthly hours), 직원이 회사에서 보낸 시간 (Time spent at the company), 직원의 업무적 사고 여부 (Whether they have had a work accident), 직원의 지난 5년 동안 승진 여부 (Whether they have had a promothon in the last 5 years), 직원의 부서 (Sales), 직원의 봉급(Salary), 직원의 퇴직 여부 (Whether the employee has retirement)의 총 10개의 요인과 14,999개의 표본 수로 이루어져 있다.
- 따라서 본 연구의 퇴직 예측 모델은 kNN, Decision Tree, Neural Network, SVM의 네 가지 알고리즘을 사용하여 분류 정확도를 비교분석하여 정확도가 가장 높은 알고리즘을 확인할 수 있도록 한다. 분류 알고리즘을 수행하기에 앞서 테스트 데이터는 전체 데이터의 10% 수준인 1,500명으로 설정하였으며, 더욱 신뢰도 있는 분석 결과 도출을 위해 직원의 퇴직 여부(퇴직하지 않는 직원, 퇴직하는 직원)에 따라 각각 10% 수준으로 테스트 데이터를 구성하였다.
데이터처리
- 두 번째로, 연관성 분석 (Association analysis) 에서는 우선 카이제곱검정 (Chi-square test)을 통해 다른 요인들과 직원의 퇴직 여부와의 관계가 연관성이 있음을 확인한다. 그리고 카이제곱검정을 통해 직원의 퇴직 여부와 연관성이 검증된 요인들을 대상으로 로지스틱 회귀분석 (Logistic regression analysis)을 통해 직원의 퇴직 여부에 어떠한 영향을 미치는지 확인한다. 세 번째로, 지도 학습 (Supervised learning) 에서는 kNN, Decision Tree, Neuram Network, SVM의 4가지 분류 알고리즘을 활용하여 직장 생활 프로파일 기반의 퇴직 예측 모델을 생성하도록 한다.
- 두 번째로, 카이제곱분석을 통해 검증된 요인을 로지스틱 회귀분석을 활용하여 직원의 퇴직 여부에 영향을 미치는 공통 변수를 확인하였을 때 직원이 속한 부서를 제외한 모든 요인이 직원의 퇴직 여부에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
- 본 연구에서는 연관성 분석을 위하여 카이제곱 검정을 통해 연관성을 확인하고 로지스틱 회귀분석을 통해 영향의 정도를 확인한다. 카이제곱검정은 카이제곱 분포에 기초한 통계적 방법으로서, 관찰된 빈도가 기대되는 빈도와 의미 있게 다른지의 여부를 검증하기 위해 사용되는 검증방법이며, 로지스틱 회귀분석은 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 구체적인 함수로 나타내어 향후 예측 모델에 사용하기 위한 분석방법이다[12][13
- 본 연구에서는 직장 생활 프로파일 데이터를 기반으로 직원의 퇴직 여부에 영향을 미치는 요인을 탐색하기 위하여 카이제곱검정, 로지스틱 회귀분석을 활용하였으며, 퇴직 예측 모델 생성을 위해 4가지 분류 알고리즘을 사용하였다. 알고리즘 분석에 대한 결과는 다음과 같다.
이론/모형
- 이 모형을 검증하기 위해 Cox&Snell의 R-sqare 수치와 Nagelkerke R-sqare 수치를 사용하였다.
성능/효과
- kNN, Decision Tree, Neural Network, SVM의 4가지의 분류 알고리즘을 기반으로 분석을 수행한 결과, 모든 알고리즘에서 90% 이상의 높은 분류 정확도를 보여주었다. 그 중에서도 Decision Tree 알고리즘이 97.
- kNN, Decision Tree, Neural Network, SVM의 4가지의 분류 알고리즘을 기반으로 분석을 수행한 결과, 모든 알고리즘에서 90% 이상의 높은 분류 정확도를 보여주었다. 그 중에서도 Decision Tree 알고리즘이 97.7%의 분류 정확도로 다른 알고리즘에 비해 가장 높은 분류 정확도를 보이는 것으로 나타났다. 이에 대한 내용은 다음 <표 7 에', '>에')">>에 자세하게 나타나 있다.
- 직장인들이 평소 만족도 평가에서 겉으로는 직장의 만족도에 대한 부정적인 의견을 드러내지는 않으나, 퇴직에 가까워질수록 자신의 부정적인 내적 감정이 드러나 마지막 평가에서 표출된다고 해석할 수 있다. 그리고 직원의 업무적 사고 측면에서는, 큰 차이로 업무적 사고를 치지 않았을수록 직원이 퇴직할 확률이 높은 것으로 나타났다.
- 첫 번째로, 단순빈도분석 (Simple frequency analysis)을 통해 데이터의 구성 및 직원의 퇴직 여부에 따른 군집별 특징을 살펴보도록 한다. 두 번째로, 연관성 분석 (Association analysis) 에서는 우선 카이제곱검정 (Chi-square test)을 통해 다른 요인들과 직원의 퇴직 여부와의 관계가 연관성이 있음을 확인한다. 그리고 카이제곱검정을 통해 직원의 퇴직 여부와 연관성이 검증된 요인들을 대상으로 로지스틱 회귀분석 (Logistic regression analysis)을 통해 직원의 퇴직 여부에 어떠한 영향을 미치는지 확인한다.
- 또한, 어느 정도의 프로젝트를 담당하게 되면 어느 정도의 동기부여와 함께 자연스럽게 직원의 월간 평균 근무 시간이 증가하게 되어 퇴직할 확률이 감소할 것으로 판단된다. 둘째, 직원이 회사에서 보낸 시간이 많아질수록 퇴직할 확률이 증가하는 것으로 나타났다. 이와 같은 분석 결과를 통해 오랜 시간회사에서 근무한 사람일수록 업무 환경의 개선과 업무에 대한 동기부여를 지속적으로 제공할 필요가 있으며, 오랜 시간 회사에서 근무한 직원에 대해 이에 대한 적절한 보상이 제공되어야 할 것으로 보인다.
- 로지스틱 회귀모형에 의하면 직원의 만족도가 높아질수록 (OR=0.016, p<.001), 직원의 마지막 평가가 낮아질수록 (OR=2.065, p<.001), 직원이 수행하는 프로젝트 수가 적을수록 (OR=0.732 p<.001) 직원이 퇴직할 확률이 높은 것으로 나타났다.
- 로지스틱 회귀모형에서 직원이 속한 부서를 제외하고는 모든 요인이 직원의 퇴직 여부에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 모형을 검증하기 위해 Cox&Snell의 R-sqare 수치와 Nagelkerke R-sqare 수치를 사용하였다.
- 4%)명으로 가장 적게 나타났다. 마지막 평가 (last_ evaluation)에서는 만족도 수치가 높은 직원 (0.60~0.79)이 5,740(38.3%)명으로 가장 많았으며, 만족도 수치가 매우 높은 직원 (0.80~1.00)이 0(0%)명으로 가장 적게 나타났다. 직원이 수행하는 프로젝트 수 (number_project)에서는 프로젝트를 4개 수행하는 직원이 4,365(29.
- 3%). 마지막으로 직원의 봉급에서는 퇴직하는 직원의 봉급이 적은 사례가 더 많은 것으로 나타났으며 (퇴직하지 않은 직원의 low salary 45.0%, 퇴직한 직원의 low salary 60.8%), 직원의 부서에 따른 군집별 비율의 차이는 크게 드러나지 않았다.
- 2%)명으로 가장 적게 나타났다. 마지막으로 직원의 퇴직 여부 (retirement)에서는 퇴직을 하지 않은 직원이 11,428(76.2%)명으로 퇴직 한 직원보다 많은 것으로 나타났다.
- 마지막으로 직원이 지난 5년 동안 승진을 하지 못할수록 (OR=0.221, p<.001), 직원의 봉급이 낮아질수록 (OR=2.018, p<.001) 직원이 퇴직할 확률이 높은 것으로 나타났다.
- 세 번째로, 지도 학습의 4가지 분류 알고리즘을 활용하여 데이터를 학습시켜 직원의 퇴직 여부를 예측할 수 있는 모델을 생성하여 알고리즘별 분류 정확도를 비교하였다. 분류 정확도는 모든 알고리즘에서 90% 이상으로 높게 나타났으나, 특히 Decision Tree 알고리즘의 분류 모델에서 97.7%의 높은 분류 정확도를 보여주었다. 우수한 성능의 분류 모델은 직원들의 퇴직 여부를 예측하여, 그에 대한 해결 방안을 미리 마련할 수 있다.
- 분석 결과, 퇴직을 하지 않은 군집에서는 1,100명 중 1,035명을 일치하게 분류하여 94.1%의 분류정확도를 보였으며, 퇴직을 한 군집에서는 400명 중 351명을 일치하게 분류하여 87.7%의 분류 정확도를 보여, 전체적인 분류 정확도는 92.4%로 나타났다. kNN 알고리즘 분석 결과에 대한 자세한 내용은 다음 <표 4>에 나타나 있다.
- 분석 결과, 퇴직을 하지 않은 군집에서는 1,100명 중 1,078명을 일치하게 분류하여 98.0%의 분류정확도를 보였으며, 퇴직을 한 군집에서는 400명 중 372명을 일치하게 분류하여 93.0%의 분류 정확도를 보여, 전체적인 분류 정확도는 96.7%로 나타났다. SVM 알고리즘 분석 결과에 대한 자세한 내용은 상단의 <표 6>에 나타나 있다.
- 분석 결과, 트리의 크기 (Tree Size)는 45로 나타났으며, 퇴직을 하지 않은 군집에서는 1,139명중 1,132명을 일치하게 분류하여 99.4%의 분류 정확도를 보였으며, 퇴직을 한 군집에서는 361명 중 334명을 일치하게 분류하여 92.5%의 분류 정확도를 보여, 전체적인 분류 정확도는 97.7%로 나타났다. Decision Tree 알고리즘 분석 결과에 대한 자세한 내용은 다음 <표 5>에 나타나 있다.
- 이와 같은 분석 결과를 통해 오랜 시간회사에서 근무한 사람일수록 업무 환경의 개선과 업무에 대한 동기부여를 지속적으로 제공할 필요가 있으며, 오랜 시간 회사에서 근무한 직원에 대해 이에 대한 적절한 보상이 제공되어야 할 것으로 보인다. 셋째, 직원이 오랜 시간 동안 승진을 하지 못하거나 직원의 봉급이 낮아질수록 퇴직할 확률이 증가하는 것으로 나타났다. 이와 같은 분석 결과를 통해 직원들에게 성과에 따른 승진 및 봉급을 보장해 줄 필요가 있을 것으로 판단된다.
- 은닉 노드의 수는 7개를 초과하였을 때 과도한 은닉 노드의 수로 인해 오히려 정확률이 감소하는 양상을 확인하였으며, 연구 데이터에 과적합 될 가능성을 고려하여 은닉 노드의 수를 7개로 설정하여 분석을 진행하였다. 은닉 노드를 7개로 설정하여 Neural Network 알고리즘을 사용하여 분석한 결과, 전체적인 분류정확도는 92.8%로 나타났다. Neural Nework 알고리즘 분석 결과에 대한 내용은 다음 [그림 2]에서 자세하게 나타나 있다.
- 이 외에도 큰 차이를 보이지는 않았으나 (OR=0.016), 직원의 만족도가 높아질수록 직원이 퇴직할 확률이 높은 것으로 나타났으며, 매우 큰 차이로 (OR=2.065) 직원의 마지막 평가가 낮아질수록 직원이 퇴직할 확률이 높은 것으로 나타났다. 이는 직장인들의 감정노동 수행전략 방법 중 “표면 연기 (Surdace Acting)”와 관련이 있을 것으로 판단된다.
- 5%). 직원의 월간 평균 근무 시간에서 퇴직하지 않은 직원들은 120~279시간 안에서 다양하게 분포되었으나 (120~159시간 23.0%, 160~199시간 25%, 200~239시간 27.4%, 240~279시간 20%) 퇴직하는 직원은 240~279시간과 120~159시간에 편중된 것으로 보아 (120~159시간 30.1%, 240~279시간 42.8%), 평균 근무 시간이 너무 많거나, 너무 적은 경우 퇴직할 가능성이 높아질 수 있다고 해석할 수 있었다. 퇴직하는 직원과 퇴직하지 않는 직원 두 군집 모두 회사에서 보낸 시간이 적은 사람이 많았으며 (퇴직하지 않은 직원 2-4년 85.
- 첫 번째로, 카이제곱분석을 통해 직원의 퇴직 여부에 연관성이 있는 변수에 대해 분석하였을 때 모든 요인이 직원의 퇴직 여부와 연관성이 있다는 것을 확인하였다.
- 이러한 결과를 바탕으로 직원의 이직 및 퇴직을 예방할 수 있는 해결방안은 다음과 같다. 첫째, 직원이 수행하는 프로젝트 수와 직원의 월간평균 근무시간이 과도하게 적은 경우 퇴직할 확률이 증가하는 것으로 나타났다. 그렇기 때문에 직원들에게 어느 정도의 프로젝트를 수행하도록 하여 직장 내 활동에 대해 어느 정도 동기부여를 해 줄 필요가 있을 것으로 보인다.
- 카이제곱검정 결과, 직원의 만족도 (p<.001), 직원의 마지막 평가 (p<.001), 직원이 수행하는 프로젝트 수 (p<.001), 직원의 월간 평균 근무 시간 (p<.001), 직원이 회사에서 보낸 시간 (p<.001), 직원의 업무적 사고 여부(p<.001), 직원의 지난 5년 동안의 승진 여부(p<.001), 직원의 부서 (p<.001), 직원의 봉급(p<.001)까지 모든 요인이 직원의 퇴직 여부와 매우 높은 연관성을 가지고 있는 것으로 나타났다.
- 8%), 평균 근무 시간이 너무 많거나, 너무 적은 경우 퇴직할 가능성이 높아질 수 있다고 해석할 수 있었다. 퇴직하는 직원과 퇴직하지 않는 직원 두 군집 모두 회사에서 보낸 시간이 적은 사람이 많았으며 (퇴직하지 않은 직원 2-4년 85.0%,퇴직한 직원 2-4년 70.8%), 두 군집 모두 지난 5년 동안의 승진 여부 역시 승진하지 못한 사람이 많았으나 (퇴직하지 않은 직원 97.4%, 퇴직한 직원 99.5%), 퇴직하는 직원의 승진 여부가 더 적은 것으로 나타났다. 직원의 업무적 사고 여부에서는 퇴직하는 직원이 퇴직하지 않는 직원보다 더 많은 것으로 나타났다 (퇴직하지 않은 직원 82.
- 퇴직하지 않은 직원은 대부분 직원 만족도가 좋은 것으로 나타났으며 (0.6 이상 65.5%), 퇴직한 직원은 직원 만족도가 비교적 낮은 것으로 나타났으나 (0.4 미만 43.9%), 직원의 마지막 평가에서는 두 군집 모두 대부분 평균 이상의 평가를 한 것으로 나타났다 (퇴직하지 않은 직원 0.6이상 72.6%, 퇴직한 직원 0.6 이상 55.0%). 직원이 수행하는 프로젝트 수에서는 퇴직하지 않은 직원은 3-5개로 너무 많거나 적지 않은 프로젝트를 수행하는 반면 (3-5개 88.
후속연구
- 본 연구의 한계 및 향후 연구과제는 다음과 같다. 본 연구에서는 14,999명이라는 비교적 많지 않은직장 생활 프로파일 데이터를 기반으로 분석을 수행하여 전국에 분포하는 수많은 기업 및 직장인들에게 일반화 시키기에는 어려움이 있을 수 있다. 또한, 본 연구에서 사용한 직장 생활 프로파일 데이터 요인들의 세분화가 깊지 않아 직원의 퇴직 의도에 영향을 미치는 요인들에 대한 깊은 연구에 어려움이 존재했다.
- 둘째, 직원이 회사에서 보낸 시간이 많아질수록 퇴직할 확률이 증가하는 것으로 나타났다. 이와 같은 분석 결과를 통해 오랜 시간회사에서 근무한 사람일수록 업무 환경의 개선과 업무에 대한 동기부여를 지속적으로 제공할 필요가 있으며, 오랜 시간 회사에서 근무한 직원에 대해 이에 대한 적절한 보상이 제공되어야 할 것으로 보인다. 셋째, 직원이 오랜 시간 동안 승진을 하지 못하거나 직원의 봉급이 낮아질수록 퇴직할 확률이 증가하는 것으로 나타났다.
- 또한, 본 연구에서 사용한 직장 생활 프로파일 데이터 요인들의 세분화가 깊지 않아 직원의 퇴직 의도에 영향을 미치는 요인들에 대한 깊은 연구에 어려움이 존재했다. 향후 더욱 세분화된 직장 생활 요인들과 함께 더 많은 데이터를 확보하여 연구를 진행한다면, 지금보다 발전된 결과를 기반으로 퇴직 예측 모델의 일반화 및 응용범위를 넓힐 수 있을 것으로 기대한다.
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