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자료유형
학술저널
저자정보
이중학 (동국대학교 서울캠퍼스 경영학과 박사) 스티븐김 (California State University Mathematics and Statistics Department) 송지훈 (고려대학교 일반대학원 교육학과 석사과정) 장다니엘 (롯데인재개발원)
저널정보
한국인사관리학회 조직과 인사관리연구 조직과 인사관리연구 제44권 제3호
발행연도
2020.1
수록면
83 - 104 (22page)

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머신 러닝, ( 인공 지능 등의 기술로 대변되는 디지털 전환 digital transformation) 시대에 역시 HR 빠른 속도로 새로운 기술을 도입하고 있다 특히 조직 내의 다양한데이 . 터와 이를 처리할 수 있는 기술을 활용한 HR 애널리틱스에 관심이 높아지고 있다 최근 여러 . HR 애널리틱스의 연구가 진행되고 있는데 질적 연구에 비해서 양적 연구는 절대적인 숫자가 적다고 할 수 있다 많은 . 머신 러닝 방법과인공 지능 방법은 베이지안 통계를 기반으로 하는데 기, 존의 사회과학 연구와 빈도주의 통계에 더 익숙한 HR 애널리틱스 연구자 및 실무자들 사이에서는 베이지안 통계의 이해와 활용에 익숙하지 않기도하다. , 베이지안 네트워크 베 naive , 이즈 토픽 모델링 등 예측적 목적의 비즈니스 애널리틱스(business analytics)에서 다양한방법을 활용함에도 불구하고 분야에서는 HR 베이지안 통계의 자세한 소개 및 그 활용이 거의 이뤄진 바 없다 본 연구에서는 . 폭넓은 HR 애널리틱스의 활용을 위해서베이지안 통계의 소개와 베이지안 통계 방법론을 활용한데이터 분석의 사례를 분석하였다 더. , 불어조직 임원의 데이터를 분석하여 어떠한역량이 퇴임할 확률과 관계가 높은지를 설명하였다 이는 . HR 애널리틱스에서 큰 관심이 있는 성공/실패하는 리더의 특성 연구와 맥을 같이하며 국내에서는 , 거의진행된 바 없으므로 학문적 실무적 기여점이 높다고 할 수 있다.
#HR 애널리틱스 #베이지안 통계 #퇴임 임원 #평가센터

목차

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박경진 / 2019 / 베이지안 회귀모델을 활용한 5G 사물인터넷 수요 예측 / Journal of Information Technology Applications & Management 26(2):61~73 dbpia 양재완 / 2020 / Workforce 애널리틱스의 이해와 전략적 활용 / 조직과 인사관리연구 44(2):77~101 dbpia 이재용 / 2014 / 베이지안 통계의 역사와 미래에 대한 조망 / 응용통계연구 27(6):855~863 dbpia 이준웅 / 2018 / 미세먼지 재해 보도의 프레임 분석 : 구조적 주제모형(Structural Topic Modeling)의 적용 / 한국언론학보 62(4):125~158 dbpia 이중학 / 2019 / 하이포 인력들이 일을 잘하는진짜 이유 / HR Insight google schola

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