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 |
Tags
- 피플 애널리틱스
- 태그도 많이 치는거 힘들다..
- Text mining
- HR 데이터 분석
- LDA Topic Modeling
- HRA
- HR Analytics
- HR 애널리틱스
- HR데이터
- 회귀분석
- PA201
- HR대시보드
- HR Anlaytics
- survival analytics
- hr애널리틱스
- Workforce Analytics
- HR
- PA 미래
- ChatGPT
- people analytics
- 데이터분석
- 성장혼합모형
- 다항로지스틱회귀분석
- Pa
- Talent Analytics
- 유사도분석
- 자기소개서 스크리닝
- 피플애널리틱스
- 인사데이터
- 하나만 쓰자..
Archives
- Today
- Total
목록Data Analytics (1)
PA201: People Analytics 201

아래 글은 PA201 스터디 구성원 BCD 님에 의해 작성된 글입니다.최근 여러 국내 기업에서 데이터를 바탕으로 '무언가(?)' 보여주기 위해, 여러가지 시도를 해보고 있는 것 같다. 물론 필자 또한 그런 시도를 하고 있는 사람 중 한명이다. 조직 내에서 성공적인 피플 애널리틱스 사례를 만들어 내는 것은 생각보다 어렵다. 회사 내 업무를 인터넷에 올리기엔 조금 부담이 있어서 자세히 설명하긴 어렵지만, 여튼 많이 어렵다!! 이러한 어려움을 남들은 어떻게 해결하는지 알아보기 위해 스터디도 하고 인터넷에서 아티클이나 논문도 검색도 자주 하는데, 최근에 피플 애널리틱스의 어두운 면에 대해 논의한 논문을 보게 됐고, 해외에서 작성된 논문이지만 공감되는 부분이 많았던 것 같다.(Giermindl, L. M., St..
People Insight/PA201 스터디
2024. 4. 21. 20:10