HR Analytics & Employee Attrition Prediction Model

📌 Proje Özeti

Bu projede, şirket içi çalışan verileri üzerinde veri analitiği ve makine öğrenmesi teknikleri uygulanarak personel ayrılma (Attrition) riskleri tahmin edilmiş ve istifaya yol açan temel kök nedenler analiz edilmiştir.

🛠️ Metodoloji

• Veri Analizi & Görselleştirme: Seaborn ve Matplotlib kullanılarak fazla mesai, gelir seviyesi ve iş-yaşam dengesinin istifaya etkileri incelendi.
• Özellik Mühendisliği (Feature Engineering): LoyaltyRatio (Şirket Kıdem / Toplam Deneyim) ve IncomePerYear gibi yeni nitelikler üretildi.
• Veri Ön İşleme: Kategorik veriler One-Hot Encoding ile dönüştürüldü, sayısal veriler StandardScaler ile ölçeklendi.
• Modelleme: Sınıf dengesizliğini çözmek için SMOTE uygulandı. Logistic Regression ve Random Forest Classifier modelleri eğitildi.

📊 Önemli Bulgular (Feature Importance)

Model sonuçlarına göre çalışanların şirketten ayrılma kararlarını en çok etkileyen faktörler:

1. Yıllık / Aylık Gelir Seviyesi (MonthlyIncome)
2. Fazla Mesai Durumu (OverTime)
3. Şirketteki Kıdem Oranı (LoyaltyRatio)
4. Yaş ve Toplam İş Deneyimi

---

Geliştirici: Doruk Çelik