일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | ||||
4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
- Talent Analytics
- LDA Topic Modeling
- HR대시보드
- HR 애널리틱스
- HR Anlaytics
- 성장혼합모형
- Workforce Analytics
- HRA
- HR데이터
- hr애널리틱스
- 인사데이터
- 유사도분석
- survival analytics
- ChatGPT
- 피플애널리틱스
- HR Analytics
- Text mining
- 자기소개서 스크리닝
- 다항로지스틱회귀분석
- 하나만 쓰자..
- HR 데이터 분석
- 데이터분석
- PA201
- HR
- 회귀분석
- people analytics
- Pa
- 피플 애널리틱스
- PA 미래
- 태그도 많이 치는거 힘들다..
- Today
- Total
목록전체 글 (35)
PA201: People Analytics 201

아래 글은 PA201 스터디 구성원 MSSong 님에 의해 작성된 글입니다. 기초 시각화 및 상관분석의 주제로 ‘채용 경로 별 효율성 분석을 위한 대시보드 구축’을 해보고자 했다. 대시보드를 통해 각 경로 별 특징을 확인하고 채용 경로의 효율성도 파악해보고자 한다. 데이터 수집 및 가공 수집/활용한 데이터는 다음과 같다: 채용경로, 경력연차, 성별, 나이, 22년 평가 결과, 보상수준, 입사년도 사용한 데이터는 19년도 ~ 21년도 입사자로 한정했는데, 비교적 최근 입사자들의 효율성을 보고자하는 의도도 있었고, 히스토리/데이터 정합성 등의 여러 문제를 고려했을 때 모수가 적더라도 한정된 데이터를 보는 것이 낫다는 판단에서였다. 보안 상의 문제로 자연인 정보는 제거 후 각각의 데이터에 넘버링을 하여 ID로..

채용 프로세스를 개선하고 조직/직무에 맞는 사람을 채용했는지 여부를 검토하기 이전에 면접 진행현황을 파악하고 효과적으로 보고하는 방법에 대한 고민이 필요할 것 같아 해당 아티클을 준비하게 되었습니다. ATS(지원자 추척 시스템)를 이용할 경우 해당 과정이 더욱 쉬울테지만, 채용 담당자들이 데이터 수집, 전처리, 기술통계분석 과정까지 수행해야 하는 경우도 많기 때문에, 그런 경우 어떤 항목을 수집하고 어떻게 시각화 할지에 대한 고민을 담아보았습니다. 이런 고민들이 선행되었을 때 향후 ATS나 대시보드 구성을 위한 기술을 도입할 때 원하는 바를 반영하는 데에 도움이 될 것이라 생각합니다. 면접 진행현황 Overview 면접 진행 과정에서 얻을 수 있는 정보들은 연령, 성별, 경력기간, 지원경로, 직무, 채용..

아래 글은 PA201 스터디 구성원 jikang 님에 의해 작성된 글입니다. 채용 지표 리스트 채용 프로세스는 필요한 구성원을 채용하는 과정으로 조직의 성패와 연결된 인사의 핵심 역할입니다. 채용을 데이터 관점에서 뒷받침할 수 있도록 측정할 수 있는 지표들이 많습니다. 이번 아티클에서는 채용과 연관된 지표들을 살펴보고 이를 대시보드에선 어떻게 활용할 수 있는지, 채용 프로세스 점검에는 어떤 방식으로 쓰이는지 살펴보도록 하겠습니다. 1. 소스 수익률(Source Yield) 지원자를 모집하기 위해 외부 소싱 채널을 사용할 경우 각 채널의 효율성을 비교하기 위한 지표입니다. 소스 수익률은 아래와 같이 산출합니다. 소스 수익률 = 면접에 초대된 지원자 수 / 지원자 수 예를 들어 특정 구인 게시판에 채용 공고..

아래 글은 PA201 스터디 구성원 BCD 님에 의해 작성된 글입니다. 지난 3월 9일에 태블로 코리아의 주관 하에 “데이터에 기반한 HR의 이해”라는 주제로 세미나가 개최되었다. 필자도 최근에 HR대시보드에 대해 고민 중이었는데, 마침 해당 세미나에서는 굴지의 국내 대기업에서 제작한 대시보드샘플도 보여준다고 해서 호기심이 동했다. 세일즈포스의 환영인사 세일즈포스 측 인원이 환영사를 시작했다. 여러 가지 좋은 말을 해주셨지만, 기억에 남는 것은 “HR데이터는 개인정보법에 저촉되는 것이 많다”라는 말이었다. 다른 데이터와 다르게 HR 데이터는 임직원 개개인의 개인정보에 관한 사항이고, 회사에서 마음대로 처리하거나 공개할 수 없는 영역이다. 더보기 특히 대시보드를 구성할 때는 더 많은 제약사항이 생기는데, ..

스터디 모집이 마감되었습니다. 신청해주신 분들께는 일주일 이내에 별도로 연락 드리겠습니다. 목적 및 방향성 People Analytics 201(이하 PA201)은 HR, 통계, 머신러닝 등에 대해 서로 함께 공부하고 지식을 공유하고, HR 데이터 분석의 전문가가 되고 싶어하는 사람들을 위한 스터디입니다. (스터디 이름의 의미가 궁금하시면 아래 "더보기"를 눌러주세요.) 더보기 왜 People Analytics 인가요? : HR Analytics, People Analytics, Workforce Analytics 등 여러가지 이름이 있지만, 최근 국내외에서 People Analytics라는 말을 가장 많이 사용하는 경향이 있습니다. 왜 201인가요? : 일반적으로 대학교에서 위한 1학년 수업이 100번..