1.1 HR 데이터 정의
HR 데이터는 인사 관리에 있어 중요한 정보를 담고 있는 데이터입니다. 직원의 성과, 만족도, 퇴사율 등 다양한 변수들이 담겨 있어, 이를 분석하는 것은 매우 중요해요. 예를 들어, Q1~Q10의 응답 결과에서 얻은 데이터는 직원들의 마음을 읽을 수 있는 귀중한 자원일 수 있죠.

1.2 상관관계 분석의 의미

상관관계 분석은 서로 다른 변수 간의 관계를 이해하는 데 사용되는 방법이에요. 이는 음의 상관관계, 양의 상관관계, 혹은 상관관계 없음으로 나뉘어요. HR 데이터에서 어떤 항목들이 서로 관계가 있는지를 파악해 더 나은 전략을 세우는 데 활용할 수 있어요.

1.3 상관관계 분석 결과의 활용

상관관계 분석의 결과는 HR 정책을 개선하고, 직원 수요에 대한 예측을 수행하는 데 사용될 수 있답니다. 예를 들어, Q1의 직원 만족도가 Q2의 생산성과 높은 상관관계를 가진다면, 해당 부분을 강화하여 기업의 성과를 향상시킬 수 있어요.

2. Chat GPT를 활용한 데이터 분석 과정

2.1 데이터 준비하기

Chat GPT와의 대화에서, 처음 필요한 라이브러리를 불러오는 것을 배웠어요. R에서 필요한 라이브러리로는 각종 데이터를 쉽게 처리하고 시각화할 수 있게 돕는 readxl, dplyr, reshape2, ggplot2가 포함되어 있어야 해요.

“`r

필요한 라이브러리 불러오기

library(readxl)
library(dplyr)
library(reshape2)
library(ggplot2)
“`

2.2 데이터 불러오기 및 전처리

HR 데이터를 불러온 후, 결측치를 제거하는 과정이 필요하답니다. 이를 통해 더욱 신뢰할 수 있는 분석 결과를 얻을 수 있어요.

“`r

데이터 불러오기

df <- read_excel(“data/raw.xlsx”)

결측치 삭제

df <- na.omit(df)
“`

2.3 상관관계 계산 및 시각화

Q1부터 Q10까지의 데이터를 선택하고, 상관관계를 계산한 후 이를 시각화하는 코드를 Chat GPT에게 요청했어요. 아래 코드는 히트맵을 통해 각 항목 간의 상관관계를 확인할 수 있게 해줍니다.

“`r

Q1 ~ Q10 컬럼 선택

df_selected <- df %>% select(Q1:Q10)

상관관계 계산

correlation <- cor(df_selected)

시각화

ggplot(melt(correlation), aes(x=Var1, y=Var2, fill=value)) +
geom_tile() +
scale_fill_gradient2(low=”blue”, high=”red”, mid=”white”,
midpoint=0, limit=c(-1,1), space=”Lab”,
name=”correlation”) +
theme_minimal() +
labs(title=”Correlation Matrix”, x=”Variables”, y=”Variables”)
“`

이렇게 생성된 히트맵으로 각 변수 간의 상관관계를 쉽게 시각적으로 분석할 수 있어요.

3. 코드 오류 해결 및 개선하기

3.1 코드 오류 경험

어느 날 Chat GPT와의 대화 중, 코드를 실행했더니 melt 함수가 없다는 오류 메시지가 떴어요. 이때 reshape2 라이브러리를 불러오지 않았기 때문이죠. Chat GPT와 대화하며 이를 해결했답니다.

3.2 히트맵 개선

이후, 히트맵에 상관계수를 추가하는 요청도 해보았어요. geom_text 함수로 히트맵 안에 텍스트로 상관계수를 추가하여 더욱 유용한 시각화를 할 수 있게 만들었답니다.

r ggplot(melt(correlation), aes(x=Var1, y=Var2, fill=value)) + geom_tile() + geom_text(aes(label=round(value, 2)), size=3) + # 소수 둘째 자리로 반올림 scale_fill_gradient2(low="blue", high="red", mid="white", midpoint=0, limit=c(-1,1), space="Lab", name="correlation") + theme_minimal() + labs(title="Correlation Matrix", x="Variables", y="Variables")

이렇게 하면 시각화의 가독성이 높아져, HR 데이터 내에서 어떤 관계가 있는지를 더욱 명확하게 파악할 수 있게 되었어요.

4. HR 상관관계 분석 결과 활용하기

4.1 결과 분석

히트맵을 통해 각 항목의 상관계수를 시각적으로 확인할 수 있어요. 예를 들어, Q1과 Q3이 높은 상관관계를 보인다면, 직원 만족도와 관련된 정책을 개선하는 방향으로 나아갈 수 있죠.

4.2 HR 정책 개선

기업 내외부의 데이터를 바탕으로 이러한 상관관계를 토대로 HR 정책을 조정하게 되면, 직원들로부터 더 높은 만족도와 생산성 향상을 기대할 수 있어요.

5. 자주 묻는 질문 (FAQ)

5.1 상관관계 분석이란 무엇인가요?

상관관계 분석은 두 변수 간의 관계를 나타내며, 변수들 간의 연관성을 이해하는 데 사용됩니다.

5.2 데이터를 분석하는 데 필요한 도구는 무엇인가요?

주로 R 프로그래밍 언어와 실행에 필요한 다양한 라이브러리, 예를 들어 readxl, dplyr, ggplot2 등을 사용합니다.

5.3 Chat GPT를 활용할 때 주의할 점은?

Chat GPT에게 질문할 때, 명확하고 구체적으로 요청해야 하며, 발생하는 오류에 대해 질문을 던져야 이를 해결할 수 있습니다.

5.4 HR 데이터 분석 후 어떻게 활용하나요?

분석 결과는 HR 정책 개선, 직원 생산성 향상 및 인사 전략 수립에 활용됩니다.

HR 데이터 분석은 복잡하지만 Chat GPT와 함께하면 더욱 간편하게 진행할 수 있어요. 상관관계 분석을 통한 인사이트를 얻고, 이를 기반으로 HR 전략을 개선하는 과정은 앞으로도 지속되어야 할 중요한 작업이랍니다. 기대되는 회귀분석과 군집분석에 대한 이야기도 다음 글에서 나눌 생각이에요. 많은 관심 부탁드려요.