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IBM离职预测案例，分类算法在晋升和绩效中的应用

近日，我们上线了【人力资源数据分析与挖掘】线上课程，旨在帮助HR了解和掌握AI时代的数字化技能，赋能HR从业者全面升级数字化技能，应用AI算法提升人力资源分析和决策效率。

人力资源数据分析与挖掘技术中，分类算法是重要的一项工具，在招聘、绩效、晋升、人才盘点、离职预测中有着广泛的应用。

中智咨询【人力资源数据分析与挖掘课程】主题2，深入解析分类算法在人力资源场景下的应用，并进行了工具的实操演练。

主题2：离职预测与分类算法的人力资源应用

第1节机器学习简述

第2节离职预测：IBM数据案例演示

第3节分类算法的人力资源应用

第4节工具演练教学

下面，我们选取分类算法在人力资源应用中的典型场景，如离职预测、晋升机制和绩效等级预测进行分享，并针对分类算法的工具实操进行简要介绍，旨在为HR从业者理解分类算法提供有效参考。

离职预测

准确率高达95%的离职预测，IBM是如何实现的？

近年来，IBM利用人工智能进行员工离职预测，达到了95%的准确率，节省了3亿美元的人才保留费用。

中智咨询通过分析IBM离职预测的数据案例，从人力资源的角度，建议从四个方面思考借鉴：

离职预测到底用到了哪些员工数据？
如何进行预测，算法模型都给人力资源部门输出了哪些内容？
所谓95%的准确率是怎么计算出来的？
人力资源部门是如何利用算法模型，来进行业务决策，从而节省相关成本的？

【人力资源数据分析与挖掘课程】课程第2节从以上四个方面对IBM的员工离职预测案例进行了深入解析，例如“准确率”评估包含查准率、召回率与F1综合得分，离职干预与人才保留基于“离职旅程图“进行分析，以及决策树和随机森林算法的应用。

晋升和绩效

分类算法在晋升机制和绩效等级预测中如何发挥作用？

企业人才晋升机制的设计往往受多重因素的影响，例如岗位经历、年龄、岗级年限、学历等，如何通过数据挖掘制定合适的模型，助力晋升结果推荐和决策路径，是HR和管理者面临的挑战。

通过AI辅助的绩效解决方案能够跟踪每个人的进展，同时提供团队的整体进展作为参考，给出针对性的建议；还能帮助管理人员根据需要及时为每个员工提供帮助与支持。同时，AI技术也能辅助企业分析员工的核心工作表现，给出针对晋升资格的辅助建议。

分类算法主要从以下三个方面输出数据挖掘成果：

算法效果

挑选合适的算法模型

变量特征

解释变量对结果的影响

业务解释

业务语言描述数据挖掘的内容

以“多因素晋升机制数据挖掘”为例

课程选取多因素晋升机制数据挖掘案例，详细拆解如何挑选合适的算法模型，并解释变量对结果的影响，以及使用业务语言描述数据挖掘内容，向团队管理者进行有效的业务解释和沟通，推动数据帮助管理决策。

算法效果与模型选择：

在逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、人工神经网络等多种模型之间比较各算法模型的平均精度，挑选最合适的算法模型进行应用，并根据可解释性的要求选择算法模型。

变量特征与业务解释：

在本案例中，选择随机森林作为算法模型，并进行了变量特征的提取和业务描述。

以“绩效等级预测”为例

在绩效等级预测的案例中，输入员工基本信息、GATB和卡特尔16人格两类测评结果，以及专业能力测验、人员绩效等级五类变量，并从算法效果、变量特征、业务解释三个方面输出数据挖掘的成果，在员工的测评结果和绩效表现之间建立有效关联，并应用于员工绩效等级预测。

算法工具

分类算法该使用哪种工具进行数据分析？

在EXCEL、可视化平台（PowerBI/Tableau等）、专业数据分析软件（SPSS/SAS/SPSSPRO等）、SQL、Python/R等众多数据挖掘工具中，哪种适合HR从业者在实际工作中应用？

中智咨询推荐专业数据分析软件（SPSS/SAS/SPSSPRO等），该类工具操作难度中等，主要应用于数据处理、建模、分析和算法调用。

在专业数据分析软件中，SPSSPRO具有操作较为简单、内嵌标准化算法模板、模型覆盖全面等优势，课程第4节选择该工具进行了实操演练，旨在帮助HR从业者掌握分类算法的应用，通过分析工具进行实操落地，获取AI时代的数据挖掘的新思路和新技能，助力工作效率提升。

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