여성인력 임금예측 프로젝트

• 프로젝트 개요: 여성 패널 조사 자료를 활용한 여성인력 임금 예측
• 참여인력: 전진경, 최은비
• 주요 역할
  • 전진경 :데이터 수집, EDA, 시각화, 전처리, 모델적용
  • 최은비 :데이터 수집, EDA, 전처리, 모델적용, 문서정리

#발표자료 확인하기

분석 결과

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• 결과 개요

  • 최종 활용 모델: RandomForest Regressor
  • accuracy: RMSE 53 (단위 만원)
  • 예측값과 실제값 사이 53만원 정도의 오차가 있을 수 있음을 의미함

• 예측 예시

  • 예시1. 21세, 경력1년, 미혼, 비정규직 고졸 여성 : 108만원으로 예측
  • 예시2. 30세, 경력5년, 기혼, 정규직, 대졸 여성 : 228만원으로 예측

• 한계점

  • 설문 데이터로 임금 입력에 50만 단위로 응답이 집중됨을 확인 (정확한 급여 확인이 어려움)
  • 급여 예측을 목적으로 수집된 데이터가 아니기 때문에 변수 선정이 제한적
  • 경력을 최대한 반영하고자 하였으나, 직접 경력을 묻는 항목이 없어 여성인력의 경력공백이 제대로 반영되지 못함

데이터 구성

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• 데이터 출처: 여성가족패널 데이터 서비스
  • https://klowf.kwdi.re.kr/
• 데이터 항목 (일부 데이터 발췌 사용)
  • 여성 개인용 (가족관계)
    • 성장과정 및 학교생활
    • 혼인 상태
    • 첫 직장의 경험
    • 자녀 및 부모님과의 관계
  • 일자리용
    • 현재의 경제활동
    • 이전 일자리

분석 프로세스

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• 데이터 전처리
  • 결측치 확인 및 제거& 대체
  • 노후 데이터 제거
  • 경력 데이터 삽입
  • 범주형 데이터 변환
• 데이터 탐색
  • 응답자 주요 특성 분석
  • 변수간 관계 확인
• 모델 Fit & 성능 확인
  • 사용 모델
    • OLS
    • Linear Regressor
    • DecisionTree Regressor
    • RandomForest Regressor
    • GradientBoosting Regressor
    • XGBRegressor
• 예측 모델 성능 향상
  • 변수 변경 및 조정
  • 최적 모델 도출