في هذا المشروع، لم أتعامل مع البيانات كأرقام مجردة، بل كأدلة في "تحقيق" للوصول للأسباب الخفية وراء استقالة الموظفين. قمت بتحليل بيانات 1470 موظفاً لتحديد الأنماط التي تؤدي لخسارة المواهب وتقديم حلول استراتيجية تعتمد على لغة البيانات.
أهم محطات العمل والنتائج:
هيكلة وتنظيف البيانات (Data Transformation): قمت بتنقية وتحويل البيانات الخام (Raw Data) إلى بيانات وصفية دقيقة، مما سمح ببناء نموذج تحليل مرن يربط بين أكثر من 30 متغيراً وظيفياً وشخصياً.
تشخيص معدلات الدوران (Attrition Breakdown): حددت نسبة دوران العمالة (16%)، مع كشف القطاعات الأكثر تضرراً مثل قسم الـ R&D، مما وجه الأنظار لمواضع الخلل التشغيلي في أقسام بعينها.
تحليل فجوة التقييم والعدالة (Performance vs. Reward): كشفت البيانات عن خلل في نظام الزيادات السنوية؛ حيث حصل أصحاب أداء (Very Good) على زيادة 14% فقط مقابل 22% لفئة (High)، مما يفسر سبب مغادرة الكفاءات العالية للشركة.
تأثير بيئة العمل والحوافز: أثبت التحليل أن غياب "خيارات الأسهم" (Stock Options) والعمل الإضافي المستمر كانا محركين أساسيين للاستقالات، حتى للموظفين الذين يسكنون بالقرب من مقر العمل.
مفارقة الرضا والتوازن الوظيفي: اكتشفت أن الموظفين ذوي التوازن الجيد بين العمل والحياة (Work-Life Balance) كانوا يغادرون أيضاً، مما أعطى مؤشراً قوياً بأن بيئة العمل الداخلية لا تلبي سقف طموحاتهم المهنية.
التكامل التقني (Power BI & SQL): لضمان دقة النتائج، قمت بمطابقة التحليل المرئي في Power BI مع استعلامات SQL متقدمة، مما عزز من موثوقية الأرقام والـ Insights المستخرجة.
رؤية استراتيجية للحلول: قدمت توصيات تنفيذية تشمل مراجعة هيكل الرواتب، تفعيل حوافز الانتماء طويلة المدى، وتطوير برامج تدريبية مكثفة لتقليل فرص المغادرة لدى الفئات الأقل تدريباً.
الأدوات المستخدمة: Power BI | SQL Queries | Data Cleaning | HR Analytics | Data Storytelling
