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

※ 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..
People Insight/PA201 스터디
2024. 1. 20. 23:27