프롤로그. 사람을 숫자로 보는 일이 아니라 숫자로 사람을 지키는 일

1장. 피플 애널리스트, HR의 감을 검증하는 직업
1절. 직무의 정체, 보고서와 의사결정 사이
2절. 데이터 이전의 질문, 현업 언어의 번역
3절. 숫자보다 어려운 사람 맥락
4절. 분석가의 하루, 회의실에서 대시보드까지

2장. 채용 데이터, 좋은 사람보다 맞는 증거
1절. 직무 정의 없는 채용의 비싼 착각
2절. 채용 퍼널의 병목과 후보자 이탈
3절. 면접 점수의 편향과 구조화의 힘
4절. 입사 후 성과로 되돌아가는 채용 품질

3장. 이직률, 퇴사자 숫자 뒤의 조용한 신호
1절. 전체 이직률이 숨기는 팀별 온도
2절. 퇴사 예측보다 중요한 위험 구간
3절. 보상, 상사, 성장감의 분리
4절. 유지 전략의 비용과 효과

4장. 성과 데이터, 평가 점수보다 일의 조건
1절. 성과지표의 정의와 오해
2절. 개인 성과와 팀 성과의 경계
3절. 평가 관대화와 등급 인플레이션
4절. 피드백 기록의 데이터 가치

5장. 몰입과 조직문화, 설문의 숫자와 현장의 말
1절. 몰입 점수의 온도계
2절. 설문 문항의 함정과 응답 피로
3절. 조직문화 진단의 비교 기준
4절. 익명성과 신뢰의 설계

6장. 데이터 파이프라인, 엑셀 파일에서 HR 데이터셋까지
1절. 인사 마스터 데이터의 뼈대
2절. 결측값과 중복값의 작은 폭탄
3절. 기준일, 조직도, 직무코드의 통일
4절. 분석 가능한 데이터 사전

7장. 통계와 분석법, 상관관계에서 의사결정까지
1절. 평균의 착시와 분포의 진실
2절. 비교 집단 없는 결론의 위험
3절. 회귀와 예측 모델의 적정 거리
4절. 작은 데이터의 한계와 보수적 해석

8장. 대시보드와 리포트, 숫자의 번역문
1절. 리더가 보는 한 장의 순서
2절. 지표 정의와 시각화의 약속
3절. 원인, 영향, 선택지의 서사
4절. 회의에서 살아남는 리포트 문장

9장. 개인정보와 윤리, 사람 데이터의 안전선
1절. 수집 목적과 최소한의 원칙
2절. 민감정보, 자동화된 결정, 설명 요구
3절. 익명화와 가명처리의 착각
4절. AI 채용 도구의 공정성 점검

10장. 도구와 기술 스택, 엑셀에서 SQL과 BI까지
1절. 엑셀의 한계와 자동화의 시작
2절. SQL, 파이썬, BI의 역할 분담
3절. 인사시스템과 데이터웨어하우스
4절. 분석가의 포트폴리오와 샘플 데이터

11장. 커리어 로드맵, HR 데이터 직무의 실전 진입
1절. HR 출신과 데이터 출신의 다른 출발선
2절. 첫 프로젝트로 충분한 세 가지 주제
3절. 협업 역량과 이해관계자 관리
4절. 주니어에서 리드까지 성장 경로

12장. 조직에 박히는 피플 애널리틱스, 파일이 아닌 운영체계
1절. 요청 처리팀에서 문제 정의팀으로
2절. 인사 비즈니스 파트너, 재무, 법무와의 공통 언어
3절. 정기 리듬과 거버넌스
4절. 90일 실행 계획

에필로그. 데이터가 사람을 대신하지 않는 조직