समझिए
1. Recruiters सरसरी नज़र डालते हैं
ज़्यादातर reviewers एक प्रोजेक्ट पर लगभग एक मिनट देते हैं। उस मिनट में उन्हें दिखना चाहिए: सवाल, एक दमदार तस्वीर, नंबरों में नतीजा, और इस्तेमाल हुए टूल। बाकी सब जिज्ञासुओं के लिए।
2. प्रोजेक्ट फ़ोल्डर
hr-attrition-analysis/
README.md ← the project page
HR_Attrition_Analysis.xlsx
HR_Attrition_Dashboard.pdf
data/hr_attrition.csv
images/dashboard.png
images/before_after.png
images/insights.png
बिना स्पेस वाले फ़ाइल नाम, वर्ज़न मायने रखें तो तारीख़ के साथ। निजी/गोपनीय डेटा हटाएँ।
3. README टेम्पलेट
# HR Attrition Analysis (Excel)
**Question:** Who is leaving the company, why, and what should HR change?

## Key insights
- Employees with overtime leave at 37.7% vs 22.2% without overtime.
- Customer Support (34.5%) and Sales (32.2%) have the highest exit share.
- "Better pay" is the top exit reason (64 of 174 exits).
- FY2025-26 annual attrition is 5.2% (25 exits ÷ avg. headcount 477.5).
## Recommendations
1. Cap overtime in Support and Sales; review shift planning.
2. Benchmark salaries for roles with the most "Better pay" exits.
## What I did
- Cleaned 650 employee records in Power Query (dates, blanks, categories)
- Built age bands, tenure, and active/exited flags
- Pivots + dashboard with Department and City slicers
## Tools
Excel · Power Query · Pivot tables · Dynamic arrays · Charts
## Files
- `HR_Attrition_Analysis.xlsx` — workbook (README sheet inside)
- `HR_Attrition_Dashboard.pdf` — one-page view
- `data/hr_attrition.csv` — synthetic dataset
4. काम करने वाले screenshots
- एक मुख्य तस्वीर: 100% ज़ूम पर पूरा डैशबोर्ड, gridlines बंद, फ़िल्टर हटे, ribbon नहीं (Windows पर Win + Shift + S, Mac पर Cmd + Shift + 4)।
- विस्तार वाली तस्वीरें: 1–2 क्लोज़-अप (KPI कार्ड की रो, एक मुख्य चार्ट) छोटे कैप्शन के साथ।
- तीर/बॉक्स सिर्फ़ insight की ओर इशारा करने के लिए; उन्हें accent रंग में रखें।
- slicers चलते हुए 10–15 सेकंड का GIF (Windows पर ScreenToGif) शब्दों से बेहतर इंटरैक्टिविटी दिखाता है।
- PNG में सेव करें; हर एक ~1 MB से कम।
5. Before/after कहानी
कच्ची गड़बड़ को नतीजे के बगल में रखें:
| पहले | बाद में |
|---|---|
| 24 मासिक CSV, असंगत तारीख़ें, पीछे के स्पेस | एक Power Query refresh, 50,000 साफ़ रो |
| हाथ से ~3 घंटे में बनती रिपोर्ट | 2 मिनट में refresh |
| target का कोई व्यू नहीं | पिछले साल और target से ▲▼ वाले KPI कार्ड |
नंबर इसे विश्वसनीय बनाते हैं: बचा समय, संभाली रो, हटी गलतियाँ।
6. वर्कबुक के अंदर
- README शीट (Dashboards ट्रैक, मॉड्यूल 8): उद्देश्य, डेटा, स्टेप, KPI परिभाषाएँ।
- साफ़ परत बनावट: DASH, CALC, RAW।
- खुलने पर DASH active, फ़िल्टर हटे।
- Excel न खोलने वालों के लिए एक पेज का PDF export।
7. ईमानदार रहें
बताएँ कि डेटा synthetic या public है। कोर्स प्रोजेक्ट को client का काम न बताएँ। स्रोतों का श्रेय दें। Interviewers पूछेंगे "आपने … क्यों किया?" — पक्का करें कि हर स्टेप आप समझा सकें।
आम गलतियाँ
README नहीं या ऐसी README जो सिर्फ़ टूल गिनाए। gridlines और ribbon वाले धुंधले screenshots। insights में नंबर नहीं। public portfolio में employer का गोपनीय डेटा।