피플 애널리틱스(People Analytics), 그 이후를 고민할 때가 되었다. 과거의 HR 데이터를 사용하여 퇴직을 87%의 정확도로 예측하는 모델을 만들었다고 가정해보자. 의사결정나무를 썼든 딥러닝을 돌렸든 상관없다. 이 글에서는 방법론을 논하지 않지만 퇴직 예측 모델이 궁금한 사람들을 위해 캐글(Kaggle) 링크를 남긴다.(https://www.kaggle.com/pavansubhasht/ibm-hr-analytics-attrition-dataset) 본론으로 돌아오자. 퇴직 예측 이후 우리가 취할 수 있는 가장 적절한 행동은 무엇일까? 더 많은 아이디어가 있겠지만 간단하게 5지선다의 객관식 문제로 만들고 조금 더 구체적인 상황을 설정해 보았다. [문제] 오늘은 20XX년 12월 1일이며 개인 ..
