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[21일차] 데이터로 푸는 HR: SQL JOIN으로 채용-근무-퇴사 한 번에 분석하기 요즘 들어 HR 데이터를 다루는 재미에 점점 빠지고 있다. 그동안은 '채용' 데이터, '근무' 데이터 등 각각 따로 떼어내서만 바라봤는데, 오늘은 JOIN을 활용해 두 가지 데이터를 '엮어서' 분석해보려고 한다. 데이터분석 부트캠프에서 배운 SQL JOIN이 실제로 어떻게 HR 실무에 활용될 수 있는지 직접 실습해보면서 느낀 점을 정리한다.1. 오늘 주제를 선정한 이유사실 나는 아직 실무에서 인사 데이터를 본격적으로 다뤄본 경험이 없다. 전 직장에서는 HR 부서였지만, 채용이나 근태 데이터가 분리되어 있었고, 데이터를 엮어서 분석하는 경험이 거의 없었다. 부트캠프에서 배운 SQL 지식을 활용해 '내가 만약 실무에서 HR 데이터를 다루게 된다면, 가장 먼저 무슨 분석을 할까?'를 고민하다 보니, 자연스럽게.. 더보기
[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
[17일차] 실무형 HR 보고서, 서브쿼리와 뷰로 자동화하는 법 HR 데이터 분석의 비밀 무기, 서브쿼리와 뷰로 실무 보고서 만들기데이터 분석을 배우면서 내가 가장 많이 떠올렸던 질문 중 하나는 "실제로 회사에서 이걸 어떻게 쓸 수 있을까?"였다. 특히 HR 데이터는 출퇴근 시간, 이직 정보, 성과 점수 등 테이블이 쪼개져 있는 경우가 많아 하나의 표로 요약해서 보여주는 보고서가 필수다. 이때 필요한 것이 바로 서브쿼리(Subquery)와 뷰(View)다.오늘은 HR 데이터를 SQL로 다룰 때, 실무 보고서를 효과적으로 구성하기 위한 서브쿼리와 뷰 활용법에 대해 정리해보려 한다. 나는 단순히 SQL을 아는 것이 아니라, 'HR 데이터를 통해 조직의 흐름을 읽는 사람'이 되고 싶기 때문에, 이런 실무형 분석 사고를 키우는 게 중요하다고 느낀다.서브쿼리, 보고서 구성의 .. 더보기
[예고] 데이터분석 툴 학습노트 이 카테고리는 SQL, Python, Tableau, Power BI 등 데이터 분석 툴을 직접 실습하며 기록하는 공간입니다. 특정 분야에 제한을 두지 않고, 다양한 주제와 데이터를 활용해 실험하고 정리할 예정입니다.🔸 Python (파이썬)부트캠프에서 집중적으로 학습한 파이썬은 이제 데이터 분석가의 필수 도구라는 것을 체감했습니다. 앞으로 이곳에서는:Pandas, Numpy 중심의 데이터 전처리 실습 내용Matplotlib & Seaborn을 이용한 다양한 시각화 테크닉머신러닝 기초 실습 (scikit-learn 중심)데이터 클리닝과 EDA(탐색적 데이터 분석) 과정에서 배운 팁들을 주로 다룰 예정입니다. 금융, 마케팅, 소비자 행동 분석 등 다양한 분야의 데이터를 다루며 파이썬의 활용성을 넓혀갈 계.. 더보기
[11일차] HR 데이터 시각화 잘하는 법 + 색상 팁 정리 데이터 시각화는 단순히 '보여주기 위한 그림'이 아니다. 분석의 의도를 명확하게 전달하고, 보는 사람의 이해를 도와 전략적 판단을 이끌어내는 도구다. 특히 HR 데이터를 시각화할 때는 숫자 하나하나가 '사람'과 연결되어 있기 때문에, 전달 방식에 더욱 신중해야 한다.그래서 오늘은 HR 데이터 시각화의 기본 원칙과 색상 선택 팁에 대해 정리해보려고 한다. 앞으로 내가 실제 보고서를 만들고, 실무를 하게 될 때 꼭 기억하고 싶은 원칙들이기도 하다. HR 데이터 시각화, 왜 중요한가?HR 데이터는 근태, 이직률, 평가 점수, 만족도, 채용 현황 등 다양한 영역을 포괄한다. 하지만 숫자만 나열되어 있을 때는 어떤 흐름이나 의미를 파악하기 어렵다. 예를 들어, 연도별 이직률을 표로 보면 딱딱하지만, 선 그래프로 .. 더보기
[10일차] 조직문화와 성과, 데이터로 분석하는 방법 조직문화는 추상적이다. '우리 회사 분위기 어때요?'라는 질문에 정량적으로 답하기란 쉽지 않다. 하지만 추상적이기 때문에 오히려 조직 전반의 분위기, 행동 양식, 가치관을 반영하는 중요한 지표가 된다. 나는 HR 애널리스트가 되고 싶다. 그렇다면 조직문화와 조직의 성과 사이에 어떤 관계가 있는지를 데이터로 분석할 수 있을까? 결론부터 말하면, 가능하다. 단, 쉽게 보이지만 생각보다 복잡하고, 간접지표를 통해 추정해야 하는 경우가 많다. 그래서 나는 이 주제를 한 번쯤 프로젝트로도 다뤄보고 싶다. 조직문화와 성과의 관계를 증명해낸다면, 단순한 가정이 아닌 데이터 기반 HR 전략이 가능해질 것이기 때문이다.조직문화는 어떻게 정의하고 측정할 수 있을까?조직문화를 수치화하려면 먼저 문화의 측정 기준을 정해야 한.. 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
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