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데이터로 보는 인사이야기 People Analytics 가이드북

이중학,Steven Kim 저 | 이중학,Steven Kim | 2021년 08월

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ISBN : 9791189580940 / 296쪽 152 x 225 (㎜)

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책 소개

반디앤루니스 리뷰

 

 

출판사 리뷰

4차 산업혁명 시대, 그 어느 때보다 데이터에 대한 관심이 높은 때입니다. 많은 사람들이 데이터 기반의 인사관리를 이야기하지만, 그 실체를 명확하게 이야기 할 수 있는 사람은 드뭅니다. 막연히 더 객관적일 것이고 만능으로 문제를 해결해 줄 도구로 생각하고 계시지는 않았나요? 이 책은 People Analytics가 어떻게 이루어지는지 궁금하신 분들을 위해 만들어진 가이드북입니다. 이 책이 소개하는 내용들을 차근차근 따라오시다 보면 실제 현장에서 활용되고 있는 분석은 어떤 것들이 있는지, 분석 기술보다 더 중요한 것은 무엇인지를 이해하실 수 있습니다. 특히 책 후반부에서 다루고 있는 통계적 지식들을 차근차근 익히시다 보면 어느새 People Analytics 전문가로 발돋움 하실 수 있을 것입니다. 이 책을 눈으로만 읽으셔도 좋지만 한 걸음 더 나아가기를 희망하시는 분들이라면 꼭 손으로도 이 책을 읽어보셨으면 좋겠습니다. 가정용 pc나 노트북으로도 충분히 분석을 수행할 수 있습니다. 부디 이 책이 독자 여러분의 People Analytics 여정의 요람이자 이정표가 되면 좋겠습니다. [책 속의 핵심 내용] 인사가 만사라는 말이 있다. 회사 생활에서 인사의 중요성을 보여주는 대표적인 말이다. 때로는 효율적이고 논리적으로 보이기도하지만, 한편으론 주먹구구 식으로 이루어지는 것은 아닐까 의심스러운 인사관리, 실제로는 어떻게 이루어지고 있을까? 과거 면접관들 사이에 관상가가 있다는 우스개 소리가 있었는데, 4차 산업혁명을 맞이하여 ‘AI와 빅데이터 활용’이라는 말이 관용어로 변해버린 지금 HR의 역할은 어떻게 변화하고 있는가? 4차 산업혁명 시대 여러 일자리가 AI에 의해 대체된다는 이야기가 들린다. 과연 내 직업은 살아남을 수 있을까? 혹시 모든 인사도 AI가 담당하게 되어 억울한 일이 없어지고 비정한 인사고과만 남는 것은 아닐까? COVID-19 이후로 사회가 많이 변화했다. 포스트 코로나 시대의 리더십은 어떤 모습이며, 어떤 모습이여야 할까? 변화한 세상에서 직원들의 경험은 어떻게 구성될까? 다양한 데이터를 통해 사례들을 살펴보자. 실무 상황에서 데이터를 바탕으로 의사결정을 해야하는 상황들이 닥친다면 어떨까? 앞서 살펴본 내용들은 참 스마트하고 멋져 보였는데.. 나도 혼자서 분석해보고 의사결정을 내릴 수 있을까? 통계 분석 프로그램인 R을 활용하여 People Analytics가 어떻게 이루어지는지 실제로 확인해보자.

저자 소개

롯데인재개발원 HA Center
동국대학교에서 교육학과 영어 통번역을 전공했고 서강대학교 경영전문대학원에서 공부하고 있다. ‘긍정적 다름’이란 키워드를 실천하기 위해 대학 시절부터 삼성테스코, JAL, UN재단에서 다양한 근무 경험을 쌓았다. 
현재 ‘배움, 배려, 다름, 성실’이란 핵심가치를 실천하며 다양한 사람들의 성장을 돕고 스스로 성장하기 위해 치열하지만 행복한 직장생활을 하고 있다. 

책 속에서

 

 

목차

들어가며

1. Digital Transformation 시대의 HR 역할과 변화
01 내 일자리가 사라진다고?!
02 디지털 전환 시대의 HR
03 디지털 전환에서 인재 전환으로
04 글로벌 사례: 독일 기업의 Digital Transformation

2. 데이터로 보는 인사 이야기 I-채용
01 들어가며: 객관적이고 싶은 당신에게
02 AI를 통한 채용:People Analytics의 공약불가능성
03 선발을 위한 예측 모델링

3. 데이터로 보는 인사 이야기 II-리더십
01 탁월한 리더를 찾아서
02 DT 시대의 리더십? 공유리더십!
03 데이터로 보는 After COVID-19 리더십 1
04 데이터로 보는 After COVID-19 리더십 2
05 데이터로 보는 After COVID-19 리더십 3

4. 데이터로 보는 인사 이야기 III-직원 경험
01 직원들이 일하고 싶은 공간은?
02 어떤 회사를 선택해야 하는가?
03 일자리에 대한 단상
04 일 잘하는 팀의 특성[소셜 네트워크]
05 현지 직원은 왜 그만둘까?
06 VR을 이용한 상황판단검사

5. People Analytics, 한 걸음 더 들어가기
01 가설검정과 예측의 차이점
02 베이지안 통계의 이해

6. People Analytics 시작하기
01 People Analytics 국내현황

7. R로 함께하는 데이터 이야기
01 회귀분석으로 본 데이터 이야기
02 조건부확률로 본 데이터 이야기

나오는 글
참고자료

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