인사분석 썸네일형 리스트형 [19일차] 이직 예측, 머신러닝으로 확장하면 어떻게 될까? 이직률 분석은 HR 데이터 분석에서 가장 실무적이고 전략적인 주제 중 하나다. 어제는 SQL을 통해 이직률을 계산하고, 근태·성과·교육 데이터를 조합해 기본적인 분석을 시도해보았다. 그런데 여기서 끝나기엔 아쉽다. 단순히 과거 데이터를 해석하는 데 그치지 않고, 미래의 이직 가능성을 예측할 수 있다면 어떨까? 이 질문에 답할 수 있는 도구가 바로 머신러닝이다.이직 예측, 왜 필요한가?실제로 많은 기업에서 이직자 관리는 사후 대응 중심이다. 직원이 퇴사하겠다는 의사를 밝히거나 이미 퇴사한 뒤에서야 그 이유를 파악하려고 한다. 하지만 이는 너무 늦다. 특히 고성과자나 핵심인재의 이탈은 조직 전체에 미치는 영향이 크기 때문에, 이직 가능성을 사전에 예측하고 선제적 조치를 취하는 것이 중요하다.예를 들어, 아래.. 더보기 [18일차] 실무 HR 데이터로 SQL 쿼리 작성하기 – 이직률 예측 분석 데이터 분석을 공부하다 보면 반드시 만나게 되는 주제가 바로 이직률 분석이다. HR 데이터를 활용한 실무 분석 중 가장 많이 다뤄지는 항목 중 하나이며, 실제로 조직의 건강도를 파악하는 데 매우 유용하다.나는 HR 부서에서 근무했던 경험이 있지만, 그 당시에는 엑셀로 단순히 ‘누가 나갔는지’ 정도만 관리할 뿐, 이직의 원인을 파악하거나 예측하는 분석은 해본 적이 없다. 그래서 데이터 분석 부트캠프를 수료한 지금, 가장 먼저 해보고 싶은 주제가 바로 이직률 예측이다. 오늘은 SQL을 활용해 HR 데이터를 분석하고, 이직률을 계산하거나 예측하는 흐름을 정리해보려 한다.1. 이직률이란 무엇인가?이직률(Turnover Rate)은 일정 기간 동안 퇴사한 직원의 수를 전체 직원 수로 나눈 값이다. 보통 아래와 같.. 더보기 [12일차] HR 데이터 설계, 모델링은 이렇게 시작하자 데이터를 다룬다는 것은 단순히 엑셀 파일을 정리하거나, 차트를 그리는 수준이 아니다. 그보다 더 앞단에서, '어떻게 데이터를 구조화할 것인가'를 고민하는 것이 중요하다. 바로 그 출발점이 데이터 모델링이다.나는 HR 데이터를 제대로 다룰 수 있는 HR 애널리스트가 되고 싶다. 그리고 그 첫걸음은 데이터를 저장하고 설계하는 데이터베이스 구조를 이해하는 것에서 시작된다고 믿는다. 지난 6개월간의 데이터 분석 부트캠프와 전 직장에서의 HR 경험을 통해 이 중요성을 깨닫게 되었다. 오늘은 데이터 모델링의 기본 개념과 HR 데이터를 어떻게 모델링할 수 있는지에 대해 정리해본다.데이터 모델링이란 무엇인가?데이터 모델링은 데이터를 어떤 구조로 저장할 것인지 설계하는 작업이다. 쉽게 말해, 현실 세계의 개념(사람, 조.. 더보기 [7일차] 교육 효과 분석 지표, 실무에서 이렇게 씁니다 오늘은 HR 애널리틱스의 핵심 주제 중 하나인 '교육훈련 효과 측정'에 대해 고민해보려 한다. 취업을 준비하면서 늘 궁금했던 부분이기도 하다. 기업에서 교육훈련에 투자하는 비용은 상당한데, 그 효과를 어떻게 수치화하고 증명할 수 있을까?왜 교육훈련 효과 측정이 중요한가HR 담당자로서 교육훈련 프로그램을 기획하고 실행하는 것도 중요하지만, 그 효과를 증명하는 것이 더 중요하다고 생각한다. 경영진에게 "이 교육은 정말 효과가 있었습니다"라고 말하기 위해서는 단순한 만족도 조사를 넘어선 객관적인 데이터가 필요하다.현장에서 교육을 기획하고 운영했을 때는 참여율이나 만족도 같은 정성적 지표 위주로 보고했던 경험이 있다. 하지만 데이터 분석을 배우고 나서부터는 **"과연 이 교육이 실질적으로 성과에 어떤 영향을 미.. 더보기 [6일차] 성과 평가 데이터 분석 시 꼭 알아야 할 주의점 성과 평가 데이터는 조직의 인사 의사결정에 중요한 기반이 되는 귀중한 자산이다. HR 데이터를 다루는 것은 단순한 숫자 분석을 넘어, 실제 사람들의 행동, 성과, 만족도를 이해하고 조직의 방향성과 문제를 짚어낼 수 있는 매력적인 분야이다. HR 애널리틱스 전문가로서 성과 평가 데이터를 효과적으로 분석하기 위해 다음과 같은 주의점을 염두에 두어야 한다. 데이터 수집의 공정성과 품질 확보성과 평가 데이터는 종종 주관적 요소가 개입되어 있다. 많은 기업에서 성과 평가는 상사의 주관적인 판단에 크게 의존하기 때문에, 평가자의 편향, 후광 효과, 관대화 경향 등이 데이터의 신뢰성을 저해할 수 있다.평가 기준이 명확하지 않거나 평정 척도가 일관되지 않다면, 아무리 정교한 분석을 수행해도 결과는 왜곡될 수 있다. 예.. 더보기 이전 1 다음
