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요인분석

Why? KPI의 차이를 만드는 요인들 이해 요인분석 기능을 통해 알아보고 싶은 KPI에 영향을 미치는 중요한 요인을 쉽게 파악할 수 있습니다.

1. 요인분석이란?

요인분석은 수치형의 KPI만 가능합니다. 수치형의 KPI를 아직 등록하지 않으셨다면, KPIs 관리로 이동하여 등록해보세요!
우리는 어떤 요인이 매출에 영향을 가장 많이 끼치는지 알고 싶을 때가 있습니다. 요인분석 기능을 활용하면 매출과 같이 사용자가 설정한 KPI에 어떤 요인이 영향을 가장 많이 주는지 찾을 수 있습니다.
요인분석 기능은 사용자가 선택한 KPI에 대해 중요도가 높은 요인(변수)을 찾는 회귀분석 기능입니다.
HEARTCOUNT의 회귀분석에 대해 자세히 알아보기

2. 요인분석 사용 방법

요인분석의 기본적인 화면 구성에 대한 설명입니다.
아래 화면의 각 항목은 다음과 같은 기능을 가지고 있습니다.
① 필터
대시보드의 필터와 동일한 기능입니다. 원하는 변수만 선택하거나 제외하고 요인분석 결과를 볼 수 있습니다. 필터 오른쪽의 변수 개수 버튼을 클릭하면 파생(자동 생성된) 변수를 제외하거나 포함하여 분석을 할 수 있습니다.
파생(자동 생성된) 변수란, 숫자형 변수를 범주로 자동 가공하여 비선형적 패턴을 발견하는 HEARTCOUNT의 차별화 기능입니다. 이 기능에 대해 더 자세한 설명을 보시려면 여기를 클릭하세요.
② 변수 개수 선택&자동재생
[모두 보기]는 단순 회귀와 다중회귀 분석을 통합한 결과를 볼 수 있습니다. 단순 회귀는 [변수 한 개], 다중 회귀 분석의 결과는 [변수 두개]를 클릭하여 변수 개수 별로 상세히 알아볼 수 있습니다.
요인분석 한 결과를 Adjusted R2R^2의 순서에 따라 동영상으로 자동설명해주는 기능입니다. 어떤 변수가 KPI의 차이를 얼만큼(%) 설명할 수 있는지를 알려주고, 그에 따른 시각화를 자동으로 보여줍니다.
재생 버튼을 클릭하면 아래와 같은 영상이 나타납니다.
R2R^2
R2R^2은 결정계수를 의미하며 선택한 KPI의 차이(변화량) 중 해당 변수로 설명할 수 있는 비율을 나타는 통계치입니다. 예를 들어 아래 이미지와 같이 선택한 KPI 즉, [직원만족도]를 가장 잘 설명하는 것은 R2R^2이 0.803으로 가장 높은 [팀구분]과 [퇴직구분]변수이며, [직원만족도]의 차이(변화량) 중 80%를 [팀구분]과 [퇴직구분]으로 설명할 수 있다는 의미입니다.
④ Adjusted R2R^2
Adjusted R2R^2이란, 수정된 결정계수를 의미하며 분석에 사용된 레코드와 변수 개수 등을 반영하여 R2R^2값을 조정한 값입니다. 이는 독립변수의 수가 증가함에 따라 무조건적으로 증가하는 결정계수의 문제점을 보완하기 위한 측정값입니다.
변수가 두 개인 요인분석 기능 이용시, 결정계수 값만 해석하는 것이 아니라 수정된 결정계수를 함께 확인하는 것이 좋습니다.
⑤ P-Value
P-Value는 해당 분석 결과가 우연에 의한 결과일 확률을 나타냅니다. 보통 P-Value 값이 0.05 이하이면 ‘통계적으로 유의미한 관계이다’ 라고 판단합니다. 반면 P-Value 값이 0.05가 넘으면 우연히 일어날 확률이 높다는 것으로 해석되며, ‘통계적으로 유의하지 않다’ 라고 판단할 수 있습니다.
⑥ 레코드 개수
분석에 사용된 레코드 개수입니다. (관련된 값이 없는 레코드를 제외한 숫자)
⑦ 스마트 링크
스마트 링크를 사용하여 해당 변수에 대한 드릴다운익스플레이너 페이지로 이동할 수 있습니다.
⑧ 시각화 화면&컨트롤 창
요인분석에서 제일 상단에 위치한 결과를 시각화해서 보여주는 시각화 화면입니다. 산점도, 막대 그래프 등을 통해 시각적으로 결과를 확인할 수 있습니다. 시각화 화면은 여기를, 컨트롤 창은 여기를 클릭하여 자세한 설명을 확인해보세요.
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