데이터 마이닝을 기반으로 한 크루즈선 직원 조직 애호도 영향 요인 분석

Model Construction of Factors Influencing Cruise Employee Loyalty in Data Mining

경쟁이 치열하고 인적 자원이 집약적인 산업으로 크루즈 산업에서 직원의 조직 애호도는 크루즈 선사의 성공에 매우 중요하다. 직원의 조직 애호도에 영향을 미치는 요인을 파악하면 기업이 효과적인 인적 자원 관리 전략을 개발하여 직원의 근무 만족도를 높이고 이직률을 낮출 수 있다. 본 연구에서는 크루즈선 직원의 개인정보, 근무 경력, 교육 기록, 근무 만족도 등 관련 데이터를 수집하여 데이터 마이닝 기법을 연구 방법론으로 채택했다. 그 다음 직원의 조직 애호도와 관련된 특징을 추출하기 위해 데이터를 정제, 변환, 선별하는 피처 엔지니어링을 수행했다. 머신러닝 알고리즘을 적용하여 예측 모델을 구축하고, 모델을 학습 및 평가하여 모델의 성능 지표와 특징 중요도를 도출했다. 실험 결과, 본 연구의 모델 회수율은 84%-92%로 나타났다. 데이터 마이닝을 기반으로 한 크루즈선 직원 조직 애호도의 영향 요인 분석 및 모델 구축은 크루즈 산업의 경영 의사결정에 중요한 지원을 제공하였다. 직원 조직 애호도의 영향 요인에 대한 심층적인 연구와 예측 모델을 구축함으로써 기업은 직원의 근무 만족도를 높이고 이직률을 줄이기 위한 적절한 조치를 취하여 기업의 경쟁력과 실적을 높일 수 있다.

The cruise industry is a highly competitive and human-resource intensive industry, and employee loyalty is critical to the success of cruise companies. Understanding the influencing factors of employee loyalty can help enterprises develop effective human resource management strategies, improve employee satisfaction and reduce employee turnover. This study adopts a data mining technology as the research method to collect relevant data of cruise employees, including personal information, work experience, training records, job satisfaction, etc. It then performed feature engineering, cleaning, transforming, and selecting the data to extract the features associated with employee loyalty. In this paper, a machine learning algorithm is used to build a predictive model. Through training and evaluation of the model, the performance index and feature importance of the model were obtained. Through experimental calculation, the recall rate of this model is 84%-92%. The analysis and model construction of cruise employee loyalty based on data mining provide important management decision support for the cruise industry. By deeply studying the influencing factors of employee loyalty and building a prediction model, enterprises can take corresponding measures to improve employee satisfaction and reduce employee turnover rate, so as to enhance the competitiveness and performance of enterprises.