HR, Data를 만나다.

지난 분석 Chat GPT를 이용해 상관분석을 했고, 일부 코드에 에러가 있었지만 Chat GPT의 빠른 사과와 수정 코드로 훈훈하게(?) 분석을 마무리할 수 있었다. 이번에는 회귀분석을 해보도록 하겠다. 회귀분석은 변수간의 관계를 확인할 수 있는 통계 기법으로서 독립변수가 종속변수에 어떠한 영향을 주는지 파악한다. 예를 들어 '직무 만족도(독립변수)'가 '행복 점수(종속변수)'에 미치는 영향관계를 파악할 수 있다. 계산은 모두 프로그램이 해주기 때문에 손쉽게 할 수 있는 회귀분석이지만 늘 '해석'을 하려고 할 때 부담스럽다. Chat GPT는 해석도 잘 해줄까? 확인해보도록 하자. 질문과 답변은 글상자 안에 있으며, 편의상 Chat GPT의 답변은 Blue 계열의 색상의 폰트를 썼다. Q7을 독립변수로..

프롤로그 단 한 줄의 R 코드도 직접 짜지 않고, Chat GPT과 대화를 통해서만 HR 데이터를 분석하는 작업을 해보았다. 놀랐던 것은 Chat GPT가 짜준 코드에 에러가 발생해서 해결해 달라고 요청하니 사과와 함께 바로 수정된 코드를 만들어줬다는 것이다. 정말 여러 사람들의 입에 오르내리는 Chat GPT다. 데이터 분석가 지인에게 Chat GPT가 코드도 기가막히게 잘 짜준다는 이야기를 들었다. 그래서 HR에 대한 Data를 추출한 뒤 분석할 때 Chat GPT를 활용해보았다. 정말 잘 될까? 의구심이 더 컸다. 그러나 나의 의구심을 비웃기라도 하듯, Chat GPT는 몇 번의 시행착오를 했지만 대단한 성능을 보여줬다. 더욱 놀라운 것은 이 과정이 정말 '사람'같았다는 것이다. 이 글을 통해 여러..