Este projeto visa analisar o turnover (rotatividade) de funcionários de uma empresa usando dados demográficos, satisfação no trabalho, horas extras e outros fatores. A análise fornece insights sobre as principais causas de turnover e recomendações para redução da rotatividade, baseadas em benchmarks do setor.
Objetivo Analisar os fatores que influenciam a saída de funcionários e fornecer recomendações baseadas em análises estatísticas e de machine learning.
Estrutura Iniciando o Projeto: Introdução e pré-processamento dos dados. ETL (Extract, Transform, Load): Preparação dos dados para análise. Análise Exploratória (EDA): Análise das correlações e insights iniciais. Recomendações: Baseadas nos resultados e benchmarks de turnover do setor. Dataset Contém as seguintes variáveis:
Idade, Frequência de Viagens, E-Sat, Gênero, Estado Civil, Salário, entre outras. Resultados Identificamos que funcionários solteiros e com alta frequência de viagens têm uma probabilidade significativamente maior de deixar a empresa. Recomendamos estratégias focadas em melhorar o equilíbrio entre vida profissional e pessoal, além de oportunidades de crescimento profissional. Ferramentas Utilizadas Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn) Power BI Estatística (Pearson, IV)