HR Attrition Analysis

Project Overview:

This project focuses on analyzing HR data to understand the factors that influence employee attrition (resignations). The dataset contains employee demographics, job details, performance metrics, and satisfaction levels. The goal is to identify key drivers of attrition, predict turnover risk, and help HR departments improve retention strategies.

Dataset Description:

Data Source: Simulated HR dataset (2023–2024)

Number of Records: ~1,500 employees

Main Fields:

Employee ID – Unique identifier for each employee

Age – Employee age

Gender – Male or Female

Department – Department name (Sales, R&D, HR, etc.)

Job Role – Employee’s specific position

Education – Education level

Monthly Income – Employee’s monthly salary

Years at Company – Tenure in years

OverTime – Whether the employee works overtime

Job Satisfaction – Satisfaction score (1–4)

Performance Rating – Performance score

Attrition – Whether the employee left the company (Yes/No)

? Analysis Goals:

Identify the main factors contributing to employee attrition

Analyze turnover rates by department, role, and experience level

Explore correlations between salary, satisfaction, and attrition

Build Power BI dashboards to visualize HR KPIs

Provide actionable insights to reduce employee turnover

️ Tools Used:

Excel / Power BI / Python (Pandas, Seaborn, Matplotlib)

Data Cleaning, Correlation Analysis, and Visualization

Deliverables:

Cleaned and structured HR dataset

Interactive Power BI dashboard with attrition KPIs and filters

Summary report with key insights and recommendations for HR

نظرة عامة على المشروع:

يهدف هذا المشروع إلى تحليل بيانات الموارد البشرية لفهم الأسباب التي تدفع الموظفين إلى ترك العمل. يحتوي الملف على معلومات ديموغرافية ووظيفية حول الموظفين، ومستوى رضاهم وأدائهم. الهدف هو تحديد العوامل الأكثر تأثيرًا على معدل مغادرة الموظفين، وتقديم توصيات لتحسين الاحتفاظ بهم.

وصف البيانات:

مصدر البيانات: بيانات موارد بشرية افتراضية (2023–2024)

عدد السجلات: حوالي 1,500 موظف

الحقول الأساسية:

Employee ID – رقم الموظف

Age – عمر الموظف

Gender – الجنس

Department – القسم (مبيعات، بحث وتطوير، موارد بشرية، إلخ)

Job Role – المسمى الوظيفي

Education – مستوى التعليم

Monthly Income – الراتب الشهري

Years at Company – عدد سنوات العمل في الشركة

OverTime – هل يعمل الموظف ساعات إضافية

Job Satisfaction – مستوى الرضا الوظيفي (1–4)

Performance Rating – تقييم الأداء

Attrition – هل غادر الموظف الشركة أم لا (نعم / لا)

? أهداف التحليل:

تحديد الأسباب الرئيسية وراء مغادرة الموظفين

تحليل نسب المغادرة حسب القسم، الوظيفة، وسنوات الخبرة

دراسة العلاقة بين الراتب والرضا الوظيفي ومعدل المغادرة

إنشاء لوحة تحكم تفاعلية لمؤشرات الموارد البشرية

تقديم رؤى تساعد الإدارة في تقليل معدل الاستقالات

️ الأدوات المستخدمة:

Excel / Power BI / Python (Pandas, Seaborn, Matplotlib)

تنظيف البيانات، تحليل الارتباطات، وتمثيل النتائج بصريًا

المخرجات النهائية:

ملف بيانات جاهز ومنسق

لوحة تحكم تفاعلية تحتوي على فلاتر حسب القسم والدخل وسنوات الخبرة

تقرير بالنتائج والرؤى لتحسين سياسات الاحتفاظ بالموظفين