将机器学习应用于预测分析：一项关于员工流动率的实证研究

《New Scientist》：IMPLEMENTING MACHINE LEARNING FOR PREDICTIVE ANALYTICS: AN EMPIRICAL STUDY OF EMPLOYEE TURNOVER

员工离职预测研究基于IBM HR Analytics数据集，采用机器学习模型评估员工流失影响因素。通过逻辑回归、随机森林、梯度提升树等算法对比，支持向量分类器（SVC）表现最优，ROC AUC达0.8291。关键预测因子包括加班时长（显著正相关）、工作满意度（负相关）及员工参与度（正相关）。研究验证机器学习可有效实现HR主动管理转型，为智能HR系统开发提供方法论参考。

　　

Ghita Regasse|Francesco Venier

MIB的里雅斯特管理学院

摘要

员工流动对组织来说是一个严峻的挑战，它影响着运营效率、员工士气和长期绩效。本文研究了使用IBM人力资源分析数据集来预测员工流失情况的机器学习模型的应用。测试了几种算法，包括逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升和支持向量分类器（SVC）。通过准确性、精确度、召回率、F1分数、ROC AUC和交叉验证来评估这些模型。其中，支持向量分类器（SVC）模型表现最佳，其AUC值为0.8129，交叉验证AUC值为0.8291，表明其具有很强的区分能力。特征重要性分析显示，加班时间、工作满意度和员工参与度是员工流动的关键预测因素。这些发现突显了机器学习在将人力资源实践从被动管理转变为主动管理方面的价值，未来可能的应用领域包括在人力资源仪表板中部署、伦理合规性以及动态数据集成。

章节摘录

引言

员工流动是各行各业组织长期面临的一个棘手且成本高昂的问题。员工是否决定留在组织内或离开，往往受到多种复杂因素的影响。高流动率不仅影响组织的运营效率，还影响其财务稳定性、员工的工作态度以及整体绩效。众所周知，招聘及相关活动的成本

员工流动的理论与实证综述

与员工流动相关的决定因素一直是政策制定者和研究人员长期关注的重要课题。本综述为我们在理论和实证文献中探讨可能与员工流动相关的决定因素奠定了基础。事实上，多项研究揭示了许多因素，例如人口统计因素，这些因素可以从理论和实证研究中得出。

方法论与数据收集

本研究采用了“CRISP-DM跨行业标准数据挖掘流程”框架，系统地展示了如何开发和验证用于预测员工流动的“机器学习模型”。

员工流动的实证分析

本文重点进行实证分析，采用结合回归分析和机器学习的方法来分析员工流动的决定因素，旨在提供关于员工流动驱动因素的可靠实证证据。

评估机器学习模型以确定预测员工流动的最佳指标

为了确定最有效的预测员工流动的机器学习模型，使用了一致的框架对几种算法进行了严格评估。测试的模型包括逻辑回归、随机森林、梯度提升、决策树和支持向量分类器。每个模型都通过准确性、精确度、召回率、F1分数、ROC AUC和交叉验证稳定性等关键性能指标进行了评估。其中，逻辑回归和随机森林表现尤为突出

结论

员工流动对组织来说是一个持续且成本高昂的挑战，不仅影响生产力和员工士气，还影响财务可持续性和组织知识的保留。本研究探讨了应用机器学习技术来预测员工流动的方法，旨在为人力资源部门提供数据驱动的洞察，以制定积极的保留策略。这一研究基于理论框架（如工作嵌入理论）

CRediT作者声明

Ghita Regasse：概念构建、方法论设计、软件开发、数据分析、调查、初稿撰写、审稿与编辑、可视化。

Francesco Venier：监督工作及结果讨论。

未引用的参考文献

[5,29]

CRediT作者贡献声明

Ghita Regasse：概念构建、数据整理、数据分析、方法论设计、项目管理、软件开发、模型验证、可视化、初稿撰写、审稿与编辑。Francesco Venier：监督工作。

利益冲突声明

作者声明没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢

我想对所有在我整个研究过程中给予支持的人表示衷心的感谢。特别感谢MIB的里雅斯特管理学院提供了激励性的研究环境和必要的资源，使这项研究成为可能。同时，我也感谢IBM允许我们使用人力资源分析数据集，这对分析工作至关重要。最后，我非常感谢我的家人和朋友在整个研究过程中给予我的坚定支持和鼓励。