تحليل بيانات layoffs

في تحليلي لهذا الموضوع، قمت بجمع بيانات من مصادر متعددة، بما في ذلك التقارير المالية للشركات، الأخبار الاقتصادية، ومنصات توظيفية تعرض معلومات حول حالات التسريح. استخدمت أدوات تحليل البيانات مثل Python وPower BI لاستخراج الرؤى الرئيسية من هذه البيانات.

تمحور التحليل حول المحاور التالية:

القطاعات الأكثر تأثرًا: تم تحديد المجالات التي شهدت أكبر نسبة من التسريحات، مثل قطاع التكنولوجيا، التمويل، والتصنيع.

الأسباب الرئيسية للتسريح: تم تحليل العوامل الاقتصادية والإدارية التي دفعت الشركات إلى اتخاذ قرارات التسريح، مثل تراجع الأرباح، إعادة الهيكلة، والاعتماد على الأتمتة.

التوزيع الجغرافي للتسريحات: تم دراسة المناطق الجغرافية التي شهدت معدلات تسريح أعلى، مع محاولة ربطها بالأوضاع الاقتصادية المحلية.

التغيرات الزمنية: تم تتبع الأنماط الزمنية لعمليات التسريح، مثل تأثير الأزمات الاقتصادية أو الركود العالمي.

باستخدام التصورات البيانية ولوحات المعلومات التفاعلية، تمكنت من عرض النتائج بشكل يسهل فهمه، مما يساعد الشركات ومتخذي القرار في تطوير استراتيجيات أفضل لمواجهة الأزمات وتقليل التأثير السلبي على الموظفين.