一种用统计模块预测中小型企业员工个人离职概率的方法技术

本发明专利技术涉及一种用Excel预测中小企业员工个人离职概率的方法。通过收集该企业历年的信息数据，从三个维度进行统计整理，建立Logistic回归模型，进而通过在Excel中编辑模型函数公式的方式，对企业中的每名员工的个人离职概率进行定量预测；同时在此离职概率基础上，引进员工主管对该员工的定性评价，以提高预测模型的准确性。通过此方法，企业管理者可低成本、高效率的预测员工个人的离职概率和离职倾向，解决了预测员工个人离职概率的技术问题，并可采取相应的管理措施进行流失干预和人员挽留，以减少由于员工离职给企业造成的运营成本和知识财富的损失。

A statistical module for predicting the individual turnover probability of small and medium enterprise employees

The invention relates to a method for predicting the personal turnover probability of a small and medium enterprise employee by means of Excel. By collecting the enterprise information data, statistics from the three dimensions, the establishment of Logistic regression model, and then through the model editing function formula in Excel way of enterprise in each employee's individual turnover probability quantitative prediction; and then leave the probability on the basis of the introduction of the qualitative evaluation of the employee supervisor the staff, in order to improve the accuracy of prediction model. By this method, the enterprise managers and employees may leave probability prediction of low cost and high efficiency of the turnover intention, to solve the technical problems of individual employees turnover probability prediction, and take corresponding measures for the loss of intervention and retain staff, to reduce staff turnover due to the enterprise caused operating costs and a wealth of knowledge loss.

【技术实现步骤摘要】
一种用统计模块预测中小型企业员工个人离职概率的方法
本专利技术涉及数据分析和统计预测的
，具体涉及用Excel实现预测企业员工个人离职概率的方法。
技术介绍
随着中国改革开放进程的大力推进，经济的迅猛发展催生了大量生机勃勃、充满活力的中小企业，中小企业也逐渐挑起国民经济的大梁，成为我国国民经济的重要力量。而中小企业的持续发展，一是依赖企业核心技术的成熟，二是依赖于核心人才资源。因此，在中小企业面对激烈的市场竞争，以及大企业薪资福利更具吸引力的情况下，如何及时预测员工的离职倾向，对离职风险高、离职成本高的员工及时进行离职干预和流失保留就显得尤为重要。首先，在离职预测的方法上，目前鲜有国内企业掌握预测员工离职的有效工具和方法。即使是大型企业中也多是在年初制定人力资源规划和年底盘点人力资源现状和总结时，才会使用定量方法或定性方法进行企业整体离职率，或者骨干员工离职率的预测，但这些预测不具备实时性，需要年度或半年度预测；同时，这些预测模型的准确性不高，仅能从整体上了解规律和趋势，无法具体落实到个体员工离职概率的预测和有针对性的保留上。其次，在人力资源管理的投入上，国内大型企业的管理理念本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用统计模块预测中小型企业员工个人离职概率的方法，其特征在于，该方法采用如下步骤，包括：步骤（1）筛选相关变量：通过文献调研、头脑风暴、专家访谈或者问卷调查的方式，筛选与员工离职倾向相关的维度；主要包括三大维度的变量信息；步骤（2）定义收集样本：基于步骤（1）中初选后的变量信息，进行分类定义，按定义收集该企业中各变量信息的历史数据，包括在职员工和离职员工信息作为构建预测模型的样本；步骤（3）建立回归模型：基于步骤（2）获得的样本数据，通过统计模块建立logistic回归模型；步骤（4）预测离职概率：将步骤（3）中建立的logistic回归模型通过编辑函数的方式插入统计模块中，将每名员工的个人...

【技术特征摘要】
1.一种用统计模块预测中小型企业员工个人离职概率的方法，其特征在于，该方法采用如下步骤，包括：步骤（1）筛选相关变量：通过文献调研、头脑风暴、专家访谈或者问卷调查的方式，筛选与员工离职倾向相关的维度；主要包括三大维度的变量信息；步骤（2）定义收集样本：基于步骤（1）中初选后的变量信息，进行分类定义，按定义收集该企业中各变量信息的历史数据，包括在职员工和离职员工信息作为构建预测模型的样本；步骤（3）建立回归模型：基于步骤（2）获得的样本数据，通过统计模块建立logistic回归模型；步骤（4）预测离职概率：将步骤（3）中建立的logistic回归模型通过编辑函数的方式插入统计模块中，将每名员工的个人信息填入表格后，即可获得该员工个人的离职概率；同时，结合该员工主管对员工的定性评价，即将定量的概率预测和定性的打分评价相结合，双管齐下，综合判断该员工的离职概率和离职倾向；步骤（5）制定管理决策：对于步骤（4）中识别出的高离职风险的员工，结合企业管理需求和能力，对拟挽留的员工及时采取离职干预和员工保留措施。2.根据权利要求1所述的一种用统计模块预测中小型企业员工个人离职概率的方法，其特征在于所述的步骤(1)中三大维度包括个人...

【专利技术属性】
技术研发人员：王立岩，柳强，薄桂华，
申请(专利权)人：辽宁石油化工大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21