離職率の高い部署の課題を特定するデータ分析手法は？

離職率の高い部署の課題を特定するためのデータ分析手法には、いくつかのアプローチがあります。まず、データ収集の段階から始める必要があります。離職率に関連するデータとしては、従業員の基本情報、勤続年数、職務内容、評価結果、給与、福利厚生、労働時間、職場の人間関係、ストレスレベル、満足度調査の結果などが考えられます。これらのデータを収集し、分析の基盤を整えることが重要です。

次に、収集したデータを整理し、分析可能な形に整えます。この段階では、データのクリーニングや前処理が必要です。欠損値の処理や異常値の検出、カテゴリカルデータのエンコーディングなどを行い、分析に適したデータセットを作成します。

データの準備が整ったら、次は探索的データ分析（EDA）を行います。EDAでは、データの分布や傾向を視覚化し、離職率が高い部署に特有のパターンを探ります。例えば、離職率が高い部署の従業員の年齢層や勤続年数、職務内容の分布を確認することで、どのような属性の従業員が離職しやすいのかを把握することができます。また、離職者と残留者の間での満足度やストレスレベルの違いを比較することで、離職の原因となる要因を特定する手がかりを得ることができます。

さらに、統計的手法を用いて、離職率に影響を与える要因を特定するための回帰分析を行うことも有効です。例えば、ロジスティック回帰分析を用いて、離職の有無を目的変数とし、各種の説明変数（給与、評価、労働時間など）を用いてモデルを構築します。このモデルを通じて、どの要因が離職に強く関連しているのかを定量的に評価することができます。

また、機械学習の手法を用いることも考えられます。例えば、決定木やランダムフォレストなどのアルゴリズムを用いて、離職の予測モデルを構築することができます。これにより、離職のリスクが高い従業員を特定し、事前に対策を講じることが可能になります。さらに、クラスタリング手法を用いて、従業員をいくつかのグループに分け、それぞれのグループの特性を分析することで、離職のリスクが高いグループを特定することもできます。

最後に、分析結果をもとに具体的な施策を検討し、実行することが重要です。例えば、離職率が高い部署に対しては、職場環境の改善やコミュニケーションの促進、キャリアパスの明確化、福利厚生の充実などの施策を講じることが考えられます。これにより、従業員の満足度を向上させ、離職率を低下させることが期待できます。

このように、離職率の高い部署の課題を特定するためには、データの収集から分析、施策の実行まで、一連のプロセスを通じて行うことが重要です。