2025 LG유플러스 People Analytics(인사 데이터 분석) 면접자료, 1분 자기소개, 면접질문기출, 면접족보

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HR 데이터 분석에서 가장 중요한 원칙은 무엇이라고 생각하는가?
HR 데이터 품질이 낮을 때 어떻게 문제를 해결하는가?
조직성과 데이터 분석시 가장 먼저 확인해야 할 지표는?
구성원 경험(CX) 데이터를 수집하는 방식은 어떤 기준을 따르는가?
HR 경험이 부족한데 PeopleA nalytics를 할 수 있다고 생각하는 이유는?
PeopleA nalytics는 구성원 행동 데이터를 통해 조직문화·성과·이탈·몰입도를 정량적으로 이해하고, 경영진의 의사결정 구조를 더 정확하게 만드는 역할을 합니다.
PeopleA nalytics는 단순 분석이 아니라 데이터 인프라를 장기적으로 개선하는 역할도 포함된다고 생각합니다.
PeopleA nalytics는 HR 경험만으로는 성과가 나오지 않습니다.
2025LG 유플러스 PeopleA nalytics(인사 데이터 분석)면접자료, 1분 자기소개, 면접질문 기출, 면접족보
LG유플러스 PeopleA nalytics면접 질문 및 답변
데이터 기반의사결정이 실패했던 경험이 있다면?
HR 경험이 부족한데 PeopleA nalytics를 할 수 있다고 생각하는 이유는?
저는 조직이 지속적으로 성장하기 위해서는 사람에 대한 의사결정이 경험이 아닌데이터에 기반해야 한다고 믿습니다.
PeopleA nalytics는 구성원 행동 데이터를 통해 조직문화·성과·이탈·몰입도를 정량적으로 이해하고, 경영진의 의사결정 구조를 더 정확하게 만드는 역할을 합니다.
데이터의 맥락(Context)입니다.
예를 들어 이탈률이 높아졌다는 사실보다, 이탈이 특정 직군·조직문화·리더십 요인과 어떤 관계가 있는지 해석해야 전략을 만들 수 있습니다.
저는 근무연한, 직군, 리더십 평가, 근속 패턴, 직무이동 여부, 워크로드 지표 등 다양한 변수를 결합해 이탈 위험군을 분류하고, HRBP와 함께 원인 요인을 재분석했습니다.
저는 데이터 품질 문제를 발견하면 우선 문제 유형을 분류하고, 데이터 소스·입력 담당자·수집 시스템을 확인해 전처리 기준을 정리합니다.
조직문화 진단 프로젝트에서 구성원 몰입도 점수와 팀 리더십 지표를 결합해 조직별 건강도를 평가한 적이 있습니다.
PeopleA nalytics는 구성원 경험을 정량화해 조직문화 개선과 디지털 전환(DX) 추진력을 높이는 핵심 기반입니다.
리더 변수 : 리더십 평가, 코칭 횟수, 팀 분위기
동일한 투입에서 높은 성과가 나온다면 팀 구조가 건강하다는 의미입니다.
행동기반 질문(예 : 실제로 경험한 일을 묻는 방식).
데이터를 과신해 행동 변수를 간과했기 때문에 발생한 실패였습니다.
데이터 역량은 단순 기술이 아니라 문제를 구조화하고 검증하는 사고방식이라고 생각합니다.
저는 통계·머신러닝·EDA·시각화도구를 활용해 실제 행동 패턴을 설명하고 문제의 근본 요인을 도출한 경험이 있으며, HR 데이터 특성에 맞춰 민감한 정보를 처리하는 보안·윤리기준도 철저히 지켜왔습니다.
PeopleA nalytics는 HR 경험만으로는 성과가 나오지 않습니다.
PeopleA nalytics의 가치는 조직이 보지 못한 문제를 명확히 보여주는 데 있습니다.
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