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PA201: People Analytics 201

스터디 신청이 마감되었습니다.스터디를 신청해주신 분들께는 이번 주 내로 참가 안내 메일을 송부드리겠습니다.감사합니다.People Analytics / HR Analytics 스터디 모집 합니다!👉 모집채널 : http://pf.kakao.com/_xfbyAn(자세한 내용은 위 카톡채널 친구추가 후 확인해 주세요 👀 ) PA201People Analytics 201 : HR 인사이트는 최대로, 스터디 부담은 최소로.pf.kakao.comPeople 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 이름과 Logo의 의미가 궁금하시면 아래 "더보기"를 눌러주세..

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..

※ 해당 콘텐츠는 HR에 생존분석을 적용하려는 인사담당자들을 위해 작성되었습니다. [목차] 01 생존분석 소개 02 R로 실습해보기 (E-book 기반) 03 생존분석 사례 (python) 04 HR 데이터 분석 실사례 05 연구사례 작성/발표자 : 김나경 01 생존분석 소개 1. HR 장면에서 생존분석의 필요성 HR 분야에서 데이터 분석은 조직의 전략적 의사결정에 중요한 역할을 하고 있다. 여러 가지 분석방법 중 특히 생존 분석은 퇴직률과 같은 핵심 지표를 예측하고, 조직의 인력 유지 등에 도움을 줄 수 있는 강력한 분석방법이다. 예를 들어, 조직은 인력 계획을 세울 때 생존분석을 활용할 수 있다. 미래의 퇴직 가능성을 예측하여 채용 등의 인력 계획을 수립할 수 있게 해준다. 또한, 어떤 요인이 퇴직을..

1. 개요 PA201 3기에서는 Handbook of Regression Modeling in People Analytics 책을 바탕으로 각 스터디 그룹이 큰 줄기의 통계학 이론과 더불어 가상의 사례를 활용하여 R 활용법을 다룰 예정입니다. 첫 번째 챕터에서는 선형 회귀에 대해 알아보려고 합니다. 선형 회귀는 기본적인 학습 방법 중 하나로, 간단한 구조에도 불구하고 다양한 상황에서 매우 유용한 도구로 활용됩니다. 따라서 선형 회귀의 개념과 어떻게 활용되는지 예제 데이터 셋 with R을 통해 실제로 알아보겠습니다. 2. 회귀분석의 목적 및 개념 회귀분석은 데이터 간의 인과 관계를 정밀하게 분석하고 이해하는 데 주로 사용됩니다. HR 분야에서는 회귀분석을 활용하여 직원의 성과나 퇴직과 같은 현상을 예측하..
첫느낌은? 피플 애널리틱스(People Analytics)는 생소하다. 일반적인 HR이 아닌것 같다. 뭔가 구성원 중심적인 분석을 할 것처럼 생겼다. HR 애널리틱스(HR Analytics)는 익숙하다. 뭔가 인사팀에서 수행할 것 처럼 생겼다. 피플애널리틱스보다는 직관적이고 친근하다. 사실 해외에서는 이 두가지 용어 뿐만 아니라, 'Workforce Analytics', 'Talent Analytics', 'Personnel Analytics' 등 여러가지로 사용되고 있었다. 차이점은? 일부 사람들은 피플 애널리틱스라는 용어가 HR 뿐만 아니라 고객 등 이해관계자에 관한 것과 비즈니스 등을 모두 포함하는 범주라고 말하기도 한다. 즉 피플 애널리틱스가 HR 애널리틱스를 포함한다는 것이다. HR 애널리틱스라..

스터디 신청이 마감되었습니다. 스터디를 신청해주신 분들께는 이번 주 내로 참가 안내 메일을 송부드리겠습니다. 감사합니다. 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 ..

PA201 스터디 때 발표한 데이터 분석 실습자료이다. 원래는 아래 분석을 진행한 과정을 열심히 차근차근 잘 설명해서 블로그에 게시하려고 했다. 하지만, 안타깝게도 나는 천성적으로 게으른 사람이었고, 이러다가 영영 글을 쓰지 못할 것 같아서 일단은 결과물만 올리기로 했다.. 아래 분석결과는 '재미'로 만든 결과이고, 글도 ChatGPT와 내 자유로운 생각을 빌려 막 휘갈긴 것이므로, 참고하지 말아주길 바란다.

언제 로그변환을 해야하나? 회귀분석에 있어서 로그 변환은 중요한 도구이다. 변수의 값 변동이 항상 일정한 경우에는 로그 변환이 필요하지 않을 수 있다. 예를 들어, 변수의 값이 일정한 편차를 가지고 있다면 로그 변환이 필요하지 않을 수 있다. 하지만, 일정하지 않은 값 변동을 가지면서도 백분율의 변화는 일정하게 느껴지는 경우에는 로그 변환이 필요할 수 있다. 예를 들어, 매출, 가격, 물량과 같은 변수들은 값의 변동이 일정하지 않을 수 있지만, 백분율의 변화는 상대적으로 일정하게 느껴질 수 있다. 음수가 될 수 있는 변수들인 순이익, 순수출과 같은 경우에는 로그 변환이 불가능하다. 이런 경우에는 다른 변수들로 나누어 데이터를 조정하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 직원 수로 나누어 인당 순이익이나 인당 순..

본 포스팅은 PA201 구성원 ‘김나경’님에 의해 작성된 글입니다. 잘된 채용이란 무엇일까? 어떤 사람이 조직에 들어와서 눈에 보이는 성과를 내기까지는 시간이 꽤 오래 걸린다. 우리가 채용 이후 ‘A씨는 참 잘 뽑은 것 같아’라고 얘기하는 순간들을 돌이켜보면, 조직에 빠르게 적응하는 사람을 일컬을 때가 많다. 때문에 채용의 효과성을 검증할 때 중요하게 고려해야 하는 부분 중 하나는 "적응"이라 할 수 있겠다. 적응이란 새로운 조직 환경에 맞추어 응하는 것으로, 이는 개인이 조직에 가지는 태도로 나타난다. 이와 관련하여 조직장면에서 많이 연구되는 태도변인이 있다. 바로 조직몰입이다. 조직몰입은 '구성원이 자신의 조직에 헌신하고 기꺼이 조직을 위해 일하려 하는 정도, 그리고 조직 구성원으로 남아있고자 할 개..

본 포스팅은 PA201 구성원 "한덕경"님에 의해 작성된 글입니다. 2022년 11월, ChatGPT 3.5가 출시된 이후, 다양한 산업 및 직종에서 ChatGPT를 활용하는 사례가 급증하고 있습니다. 저는 AI의 등장이 People Analytics 방법론에 큰 변화를 줄 것이라고 생각하며, HR 분야에서의 적용 방안을 고민해오고 있습니다. 이번 포스팅의 목적은 AI 언어 모델인 ChatGPT와 같은 AI 기술이 HR 영역에서 어떻게 활용될 수 있을 지 설명하며, ‘자기소개서 스크리닝’ 예시를 통해 이해를 돕고자 합니다. 특히 기존에 널리 알려진 R이나 파이썬의 통계 기반 텍스트 분석 방법론을 따르는 것이 아니기에, AI 기반의 텍스트 분석 결과가 일부 부정확할 수 있음을 미리 말씀드립니다. 글을 읽어..

본 포스팅은 PA201 구성원 "조희진"님에 의해 작성된 글입니다. 개요 모집/선발 단계에서 활용 가능한 비정형 데이터(텍스트 데이터 등)를 살펴보고, 최근 많은 회사들이 어려운 시장 상황을 극복하기 위해 비용 절감 방안을 강구하고 있다는 점에서 효율적인 채용 방법이 무엇이 있을까 생각해보았습니다. 지원자에 대한 풍부한 정보, 최종 선발 후 조직 적응도 측면에서 안정적인 결과를 기대할 수 있는 사내공모 제도에서 텍스트 데이터를 활용하는 방안으로 ‘Sentence-BERT로 직무기술서 간 유사도 분석을 통한 사내공모’ 방안에 대해 이야기 해보려고 합니다. 1. ‘채용(모집/선발)’ 단계의 비정형 데이터 모집/선발 단계를 아울러 채용 단계에 속한다고 생각했을 때, 어떤 비정형 데이터(텍스트, 음성, 이미지 ..

본 포스팅은 PA201 구성원 "숀"님에 의해 작성된 글입니다. 안녕하세요. 숀입니다. 이슈 • 새로운 영입사이트를 도입함에 따라, 기존의 영입사이트는 서비스 및 운영이 종료될 예정 • 기존의 영입사이트에 있던 영입공고 및 데이터(JD 등)들이 서비스 종료와 함께 유실될 예정 • 해당 데이터는, 영입 파트에 있어서 상당히 의미 있는 비정형 데이터로 판단 목표 . 추후 분석 또는 영입에 활용할 수 있도록 해당 데이터들을 최대한 백업하고자 함 현황 • 기존 영입사이트 제공 업체 : 백업 불가 • 영입공고: 약 580개 • 영입 담당자: 코딩은 for 구문 예제를 실행시켜 본 게 전부인 코린이 결심 • 코린이지만 요즘엔 chatGPT가 코드도 써준다길래, chatGPT를 통해서 기존 영입페이지의 텍스트를 크롤..

본 포스팅은 PA201 구성원 "G1000"님에 의해 작성된 글입니다. 조직마다 기능과 문화가 다르기에 우리는 협업에 앞서 여러 가지 고려해야 할 사항들이 존재합니다. 조직 간의 신뢰 형성에 시간을 쏟을 수 있으며 예상치 못한 갈등과 오해를 줄여나가기 위해 정보의 격차를 줄여야 합니다. 조직 네트워크 분석은 업무 협업에 있어 조직간의 상호작용을 조금이라도 이해하는 데 도움이 되는 방법입니다. 이 글에서는 조직 간의 상하관계 혹은 기능적 구조를 확인할 수 있는 조직도를 넘어, 동료평가 자료를 활용한 조직 네트워크 분석을 다뤄보겠습니다. 가정 “조직 구성원들이 평가받은 코멘트 내용이 타 조직과 유사하면 해당 조직 간의 협업 잠재력이 높을 것이다” 요약 분석의 접근방법은 상기한 가정이 전제되어 있습니다. 각 ..

1. 서론 기업에서 사람을 채용할 때, 이력서를 받고 면접을 보는 것과 같이 구직자를 평가하는 만큼, 구직자도 회사에 이력서를 낼 때, 해당 회사에 대한 충분한 정보를 가지고 지원을 합니다. 그럼, 구직자는 회사에 대한 정보를 어디서 얻을까요? 요즘 대부분의 사람들은 “잡플래닛”과 “블라인드”의 기업 리뷰를 볼 것입니다. 그 중에서도 본 포스팅에서는 “잡플래닛” 리뷰에 주목합니다. 바야흐로 대퇴사/대이직시대라고 불리우는 요즘, 모든 직장인들은 이직의 꿈을 가슴에 품고 직장을 다닙니다. 구직자 및 언제든 회사를 떠날 생각을 가지고 있는 현직자들은, 자신에게 맞는 채용 공고에 지원하기 위해 각종 채용 정보와 잡플래닛 리뷰를 수시로 들여다 봅니다. 잡플래닛에 있는 모든 회사 리뷰를 보기 위해서는 프리미엄 회원..

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