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IBM離職預(yù)測案例，分類算法在晉升和績效中的應(yīng)用

近日，我們上線了【人力資源數(shù)據(jù)分析與挖掘】線上課程，旨在幫助HR了解和掌握AI時(shí)代的數(shù)字化技能，賦能HR從業(yè)者全面升級數(shù)字化技能，應(yīng)用AI算法提升人力資源分析和決策效率。

人力資源數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)中，分類算法是重要的一項(xiàng)工具，在招聘、績效、晉升、人才盤點(diǎn)、離職預(yù)測中有著廣泛的應(yīng)用。

中智咨詢【人力資源數(shù)據(jù)分析與挖掘課程】主題2，深入解析分類算法在人力資源場景下的應(yīng)用，并進(jìn)行了工具的實(shí)操演練。

主題2：離職預(yù)測與分類算法的人力資源應(yīng)用

第1節(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)簡述

第2節(jié)離職預(yù)測：IBM數(shù)據(jù)案例演示

第3節(jié)分類算法的人力資源應(yīng)用

第4節(jié)工具演練教學(xué)

下面，我們選取分類算法在人力資源應(yīng)用中的典型場景，如離職預(yù)測、晉升機(jī)制和績效等級預(yù)測進(jìn)行分享，并針對分類算法的工具實(shí)操進(jìn)行簡要介紹，旨在為HR從業(yè)者理解分類算法提供有效參考。

離職預(yù)測

準(zhǔn)確率高達(dá)95%的離職預(yù)測，IBM是如何實(shí)現(xiàn)的？

近年來，IBM利用人工智能進(jìn)行員工離職預(yù)測，達(dá)到了95%的準(zhǔn)確率，節(jié)省了3億美元的人才保留費(fèi)用。

中智咨詢通過分析IBM離職預(yù)測的數(shù)據(jù)案例，從人力資源的角度，建議從四個(gè)方面思考借鑒：

離職預(yù)測到底用到了哪些員工數(shù)據(jù)？
如何進(jìn)行預(yù)測，算法模型都給人力資源部門輸出了哪些內(nèi)容？
所謂95%的準(zhǔn)確率是怎么計(jì)算出來的？
人力資源部門是如何利用算法模型，來進(jìn)行業(yè)務(wù)決策，從而節(jié)省相關(guān)成本的？

【人力資源數(shù)據(jù)分析與挖掘課程】課程第2節(jié)從以上四個(gè)方面對IBM的員工離職預(yù)測案例進(jìn)行了深入解析，例如“準(zhǔn)確率”評估包含查準(zhǔn)率、召回率與F1綜合得分，離職干預(yù)與人才保留基于“離職旅程圖“進(jìn)行分析，以及決策樹和隨機(jī)森林算法的應(yīng)用。

晉升和績效

分類算法在晉升機(jī)制和績效等級預(yù)測中如何發(fā)揮作用？

企業(yè)人才晉升機(jī)制的設(shè)計(jì)往往受多重因素的影響，例如崗位經(jīng)歷、年齡、崗級年限、學(xué)歷等，如何通過數(shù)據(jù)挖掘制定合適的模型，助力晉升結(jié)果推薦和決策路徑，是HR和管理者面臨的挑戰(zhàn)。

通過AI輔助的績效解決方案能夠跟蹤每個(gè)人的進(jìn)展，同時(shí)提供團(tuán)隊(duì)的整體進(jìn)展作為參考，給出針對性的建議；還能幫助管理人員根據(jù)需要及時(shí)為每個(gè)員工提供幫助與支持。同時(shí)，AI技術(shù)也能輔助企業(yè)分析員工的核心工作表現(xiàn)，給出針對晉升資格的輔助建議。

分類算法主要從以下三個(gè)方面輸出數(shù)據(jù)挖掘成果：

算法效果

挑選合適的算法模型

變量特征

解釋變量對結(jié)果的影響

業(yè)務(wù)解釋

業(yè)務(wù)語言描述數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)容