최근 3월과 4월의 채용 성수기 동안 국내외 수많은 기업들이 홍보 활동에 총력을 기울이며 치열한 경쟁을 펼쳤습니다. 기업들은 인재 확보를 위해 막대한 인적, 물적, 재정적 자원을 투자했지만, 기업과 구직자 사이의 요구 차이를 해소하는 데 어려움을 겪는 경우가 많았습니다. 이러한 상황에서 JMP의 시각적 분석 기능을 활용하여 양측이 보다 신속하게 의사결정을 내릴 수 있도록 데이터 기반의 단서를 제공하고, 관련 논의를 촉진하고자 합니다.
이 글은 군설이 작성했습니다.JMP특별 칼럼니스트,데이터 분석열정적인 사람들.
귀사는 어떤 방식으로 인재를 채용하나요?
구직자와 고용주는 일반적으로 어떤 방식으로 연결될까요? 헤드헌터, 추천, 캠퍼스 채용, 비즈니스 파트너 그룹, 틱톡 등 각자 나름의 방법이 있습니다. 어떤 방법을 사용하든 효과를 평가하고 향후 방향을 설정하기 위해서는 거시적인 분석이 필요합니다. 하지만 딱딱하고 건조한 보고서나 문서는 특히 비전문가에게는 이해하기 어려울 수 있습니다. 게다가 단편적인 정보를 어떻게 효과적으로 전달할지는 빠른 이해를 가로막는 주요 요인입니다. 가능한 한 많은 정보를 통합할 수 있는 적절한 도구와 방법을 찾는다면 적은 노력으로 두 배의 효과를 얻을 수 있습니다.
데이터 분석 애호가로서, 저희는 JMP를 사용하여 데이터를 분석하고 예상치 못한 결과를 발견할 수 있는지 확인해 볼 준비가 되어 있습니다.
설문조사를 실시하세요—모으다재료
저희는 신뢰할 수 있는 채용 웹사이트에서 3월부터 8월까지 산시성의 한 회사에 특정 직책에 지원하기 위해 적극적으로 이력서를 제출한 지원자들에 대한 관련 정보를 선별했습니다.
거주 지역별로 정리된 표의 헤더는 제출일, 주, 그리고 N(제출자 수)입니다. 다음으로, 분석에 필요한 유효한 대상 데이터를 식별하기 위해 간단한 데이터 처리를 수행하겠습니다. JMP를 열고 표에서 '결측 데이터 패턴' 옵션을 선택합니다.
그림 1 누락된 데이터 패턴.png
다음으로 데이터 테이블에서 '도' 열을 선택합니다.
그림 2 지방.png
이를 통해 데이터 테이블에서 (발신자로부터 정보가 누락되어) 불완전한 행을 신속하게 찾아낸 다음, 원본 테이블에서 누락된 지역 행을 쉽게 삭제할 수 있습니다.
그림 3. 검열된 데이터.png
이 작은 단계를 과소평가하지 마세요. 특히 신뢰도 데이터에서 검열된 데이터를 다룰 때처럼 결측 데이터가 많을 경우 이 단계의 중요성을 깨닫게 될 것입니다. 이러한 간단한 단계를 거친 후, 아래 표와 같이 총 173건의 유효한 제출물을 받았습니다.
원본 데이터(173개 레코드).png
분석을 수행하세요—지리적 위치 정보를 기반으로
JMP 소프트웨어에서 그래프 > 그래프 빌더를 엽니다. 데이터 테이블에서 '성(省)' 열을 파란색 화살표를 따라 패널로 드래그합니다. 이때 왼쪽 하단에 있는 '누락된 항목 표시' 옵션을 선택하여 중국 본토의 전체 지도 윤곽을 표시해야 합니다.
그림 4. 그래픽 생성기 1.png
다음으로, 빨간색 화살표를 따라 데이터 테이블의 "N"(배송 횟수) 열을 오른쪽의 "색상" 열로 드래그하세요. 그러면 JMP가 각 지역에 색상을 지정하고 그래프 오른쪽에 표시할 범례를 자동으로 생성합니다. 물론, 각 지역에는 수치 값이 있어야 합니다. 그렇지 않으면 해당 지역은 흰색으로 비어 있게 됩니다.
JMP의 그래프 생성기를 사용하면 지리적 위치를 도별로 자동으로 매핑할 수 있어 매우 편리합니다. 지리적 위치 그래프를 보면 지원자들이 주로 주변 도에서 온 것을 알 수 있지만, 보라색으로 표시된 도에서의 지원자 수는 적습니다. 하지만 이는 다른 도의 지원자들에게는 기회가 될 수 있습니다. '블루오션 전략'을 고려해 보세요. 기존 막대 그래프로는 일부 정보를 파악하기 어려워 중요한 정보를 놓치는 경우가 종종 있는데, JMP의 기능은 바로 이러한 문제를 해결해 줍니다.
그림 5.jpg
또한 JMP 그래프 생성기는 사용자가 직접 지도를 만들 수 있는 기능도 제공합니다. 관심 있는 분들은 도시 또는 지역 이름으로 세분화하거나, 이전 게시글인 
분 만에 데이터 분석 마스터하기> 비디오 시리즈(10): JMP 관리 지도 쉽게 만들기 를 참고할 수 있습니다. 이 기능을 활용하여 여행 일정을 계획하고 원하는 대로 맞춤형 지도를 만들 수도 있습니다.
분석을 수행하세요—지리적 위치 정보를 기반으로+다이내믹 타임라인
위에서 설명한 간단한 시각화 외에도 더 많은 것을 탐색하고 발견할 수 있습니다. 그래프 빌더 왼쪽의 빨간색 화살표를 열고 로컬 데이터 필터를 선택하세요.
그림 6.jpg
이 시점에서 왼쪽에 로컬 데이터 필터 옵션이 나타납니다. "제출 날짜"를 선택하고 추가를 클릭합니다.
그림 7.png
JMP는 데이터를 자동으로 월별 집계로 분할합니다. 로컬 데이터 필터의 왼쪽 상단에 있는 작은 빨간색 화살표를 클릭할 수도 있습니다.
그림 8 월 선택.png
이 시점에서 애니메이션을 선택하면 JMP는 각 월에 따라 자동으로 루프 순회를 수행합니다(이는 루프 구문에 익숙하지 않은 사용자에게 매우 유용합니다).
그림 9 애니메이션.png
JMP의 동적 지역 필터링 프로그램은 월별 패턴을 더욱 명확하게 보여줍니다. 6월과 7월이 대학 졸업 신청이 가장 많은 달이며, 다른 달에는 상대적으로 신청 건수가 적다는 것을 알 수 있습니다. JMP의 데이터 필터링 프로그램은 특정 속성을 기준으로 데이터를 빠르고 효과적으로 시각화할 수 있습니다. 이러한 간단해 보이는 기능은 기존 차트로는 구현할 수 없는 부분입니다. 또한, 다양한 속성 값 간의 전환을 동적으로 표시할 수 있어 프로그래밍 시간을 절약할 수 있습니다(전문가 제외). 저희는 강력하면서도 사용하기 쉬운 도구가 데이터 분석가의 창의성을 고취한다고 항상 믿어왔습니다. 누구도 하나의 아이디어를 구현하는 데 상당한 시간을 허비하고 싶어 하지 않습니다. 마치 음악가가 영감을 받았지만 이를 기록할 종이와 펜이 없는 것과 같습니다.
아래와 같이 동적으로 생성된 이미지가 표시됩니다.
지도-2.gif
분석을 수행하세요—지리적 위치+다이내믹 타임라인+추가 정보
또한, JMP에서 제공하는 동적 버블 차트를 사용하여 다음과 같은 효과를 만들 수 있습니다. 가로축은 각 구직자의 근무 또는 인턴십 기간, 세로축은 각 성(省)으로 하고, 파란색과 빨간색은 각각 남성과 여성을 나타내며, 월을 시간 노드로 사용합니다. 버블의 크기는 지원자 수를 나타냅니다.
데이터는 다음과 같이 구성되어 있습니다(공간 제약으로 인해 표의 일부(헤더 포함)만 표시됩니다).
다른 직책에 대한 데이터 시트.png
그런 다음 그래프에서 버블 플롯을 선택하고 5개의 서로 다른 열을 각각 Y축, X축, ID, 시간축 및 색상에 배치합니다.
그림 9 버블 차트.jpg
생성된 버블 차트는 JMP가 설치되어 있지 않아도 볼 수 있도록 대화형 HTML 형식으로 저장할 수도 있습니다.
버블 차트-1.gif
버블 차트를 보면 쉽게 알 수 있습니다.
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졸업 시즌이 다가오면서 신입사원들의 구인 공고는 증가하는 반면, 다른 지역의 경력직 배달 인력 수는 거의 변동이 없습니다. 따라서 경력직 배달 인력은 배달 효율을 높이기 위해 비혼잡 시간대에 배달하는 것을 고려해 볼 수 있습니다. |
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또한, 해안 도시에는 지원자가 적습니다. 일대일로 구상 하에 내륙 도시들이 매우 빠르게 발전하고 있습니다. 과감한 지원자라면 개발 잠재력이 있는 내륙 도시에 집중하는 것을 고려해 볼 수 있습니다. |
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마지막으로 추가 정보를 드리자면, 색상 분석을 통해 다른 지역에서 온 지원자 대부분이 경력직 남성이라는 것을 알 수 있습니다. 이는 남성들이 경력 개발과 삶의 질 향상을 위해 다른 지역에서 일해 보려는 의지가 더 강하기 때문일 수 있습니다. |
요약
위 분석을 통해 지원자들에게 다음과 같은 점이 있다는 것을 쉽게 알 수 있습니다.
- 블루오션 전략의 원칙에 따라, 우리는 내륙 도시들의 개발에 적절한 관심을 기울여야 합니다. 이는 모두가 하나의 좁은 다리를 건너려고 애쓰는 곤경을 피하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 경력직 지원자의 경우, 졸업 시즌을 피하는 것이 면접 단계에 진출할 가능성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
고용주 여러분께:
- 졸업 시즌 외 기간에 제출되는 지원서 수를 늘리기 위해 보다 다양한 접근 방식을 채택할 수 있습니다.
- 지리적 위치를 기반으로 다른 지역으로의 배송 물량을 늘리세요. 물론, 더 많은 기회를 모색하기 위해 지역별 GDP와 같은 정보를 분석에 추가할 수도 있습니다.
물론, 위의 제안들은 이 기사에서 조사한 데이터를 바탕으로 도출된 단서에 불과하며, 공급과 수요 양측 모두 보다 효과적인 채용 및 지원 전략을 수립하는 데 참고할 수 있도록 제시된 것입니다. 예를 들어, 다가오는 "황금의 9월과 은빛의 10월" 채용 시즌을 대비하는 데 도움이 될 수 있습니다.
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