不會寫程式,也能用AI預測員工離職機率?

不會寫程式,也能用AI預測員工離職機率?

目前預測員工離職機率的方式,多半需要資訊工程團隊,透過寫程式的方式,才能得到計算結果。但企業內部的資訊團隊,產能就已經相當吃緊,若還指派此項任務,恐怕造成巨大負擔。而且資訊團隊相對於HR,比較缺乏離職相關的know how,因此是否能針對AI演算法計算出的結果給出合理的推論和解釋,是一件不容易的事情。

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從HR數據發動改變的引擎

HR數據怎麼分析才有價值? 帶你從概念到完整實作,利用Power BI 輕鬆上手!

這裡分享一個人員流失並透過HR數據決策的實際案例。在麥肯錫,他們花了許多精力在人才保留方法上,過去他們認為人員流失,主要是因績效或是薪酬造成,但在蒐集焦點訪談、滿意度問卷的結果後,他們發現人員離職主要是因為缺乏教練指導以及與具有相似興趣的人連結。當他們觀察在教練和指導較滿意的員工時,這些人的離職的風險很明顯下降了20–40%。隨後,這個數據也幫助麥肯錫製定了新計劃,以監測和進一步加強員工的教練和指導關係,尤其是對於年輕的同事,並進行積極干預以保留那些“處於離職危險中”的人。

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