员工离职

摘要： 当前,我国一些企业在薪酬设置、员工的职业发展方向、管理流程方面存在着不足,致使青年员离职率高现象凸显。在就业压力大的当下,很多大学生不得不先就业再择业,草率地签下第一份劳动合同,实现了就业。但这对企业来说又带来另一个严峻问题:青年员工的工作稳定性差,人才流失率不断攀高。如何留住合适的人才,成为企业不得不关注的问题。对此,我们从精益管理思想角度来看,改善员工职业规划、管理流程两方面进行改进,期间结合着物质激励和非物质激励,实现企业和员工个人发展的双赢。

摘要： 企业员工离职率高,不仅可能造成商业技术泄密、企业形象受损,甚至会有加大企业经营和破产的风险。正是企业文化这么看不清摸不着的非技术性元素,却对企业的管理产生重大影响,影响企业的方方面面。员工受企业文化影响,离职倾向就不同,其企业内部离职率的高低也会截然不同。华为作为我国一所高科技的民营企业且排名第一的智能手机品牌,已成为我国的骄傲,其“狼性文化”成为了教科书式的企业文化令人赞叹。令人惊讶的是现在华为的离职率居然高达43%。

摘要： 我在一家科技公司从事技术开发工作,入职时与公司签订了《竞业限制协议》,其中约定:“员工离职之日起三年内不得自营或在竞争对手处直接或间接地从事技术开发类工作。”前几天我离职了,公司要求我按照《竞业限制协议》的约定履行竞业限制义务,请问这样的《竞业限制协议》有效吗?

摘要： 小Li:你好!读完你的离职信,我不禁有些伤感,同时也进行了沉重的反思。对于你的离开我虽感惋惜但并不难过,因为每个人都有选择自己人生道路的自由。你的信让我再次想起那些曾经一起打拼、在风雨中陪伴公司共同成长却又不得不离开的员工。公司发展到今天离不开他们的付出和贡献,可公司却辜负了他们的期望,没能让他们享受公司发展的成果。一想到此,我就倍感惭愧!

摘要： 本文采用SMOTE、ADASYN、SMOTETOMEK、SMOTEENN和Borderline-SMOTE 5种样本均衡方法,对数据进行了样本均衡。使用遗传算法对样本均衡前后的数据进行特征选择,并将LightGBM集成学习算法应用于员工数据,进行了离职倾向预测。结果表明,使用SMOTEENN方法对标准化后的数据进行样本均衡处理后,再使用遗传算法对其进行特征选择,LightGBM预测效果最佳,验证了其优越性。

摘要： M总:您好!首先感谢您七年来对我的关心与爱护。感谢公司的重点培养和高层的重视:我是董事长您接见次数最多的重点培养对象之一;是公司最年轻的中层管理者和高管团队的储备人选;还因一些项目调到您身边工作过。也许我的离职让您失望和难过,有些话当面一时难以表达,所以我就以邮件的方式写出心里真实想法。我离职一半是因为对客观现实的担忧,一半是因为我被梦想所牵引。

摘要： 为探索影响员工离职的因素以及员工离职倾向的中介作用机制,本研究基于修正的Price-Mueller模型对所获取的14871名员工数据进行检验,结果表明模型中的环境变量、个体变量对员工离职呈现显著正向预测作用,结构化变量对员工离职呈现显著负向预测作用;运用Bootstrap法发现,在控制了人口统计学变量之后,离职倾向在环境变量、个体变量与结构化变量与员工离职之间起部分中介作用。

摘要： 问:我单位一员工离职,依照规定,我单位为其办理档案转移手续,但该员工不配合单位转移档案。请问:灵工离职但不配合转走档案的,我单位应如何处理?答:《劳动合同法》第五十条明确了在劳动合同解除后,用人单位在十五日内为劳动者办理档案转移手续的义务。

摘要： 问:我自2014年起在某单位工作,于2020年10月12日离职,离职时未休当年年休假请问:离职时如何折算当年未休的年休假?答:根据《企业职工带薪年休假实施办法》第十二条规定,用人单位与职T:解除或者终止劳动合同时,当年度未安排职工休满应休年休假天数的,应当按照职工当年已工作时间折算应休未休年休假天数并支付未休年休假工资报酬,但折算后不足一整天的部分不支付未休年休假工资报酬。折算方法为:(当年度在本单位已过日历天数+365天)x职工本人全年应当享受的年休假天数-当年度已安排年休假天数。

摘要： 人是企业的第一资源,随着国内核电市场逐步开放,核电行业进入快速发展阶段,高素质的核电专业人才成为确保核电企业战略落地和实现经营目标的重要保障,如何留住核心人才、保持人员结构的稳定,已成为制约核电厂安全生产和长足发展的至关重要的问题.文章从社会、企业和员工个人三个层面对核电厂员工离职问题进行了探索性研究,深入剖析影响其离职的主要因素,针对性地提出有助于降低离职率的有效措施.

摘要： 本发明公开了一种基于团队社会网络的员工社会化及离职预测，基于公司内部关系网络特性和内部员工的关系环境，构建一个深层次的员工在团队内部社会化水平和离职倾向和行为的预测，本发明基于企业360度调研获取员工为中心的社会网络数据，并建立多层次的指标评价体系，对员工的社会化程度和离职倾向进行分析和预测。实现对员工基本态度的把握，并深度探究其成因机制以及发展趋势，使企业可以据此更好的了解员工，建立更加科学合理的管理体系，实现企业人力资源效率的巨大提升。

摘要： 本发明涉及员工离职预测技术领域，且公开了一种基于改进的gcForest员工离职预测方法，所述员工离职预测方法的过程为：(1)、建立算法基础；GcForest模型，其分为两个阶段：多粒度扫描和级联森林，多粒度扫描阶段将原始特征进行转化为类别概率向量作为输入特征，输入特征在级联森林阶段经过多个级联层得出预测结果；在级联森林结构中，每一层都包含两种森林：随机森林和极端森林，每个随机森林和极端森林内部由若干个随机树组成；该模型通过在gcForest的级联部分加入CatBoost模型以及gcForest的末尾连接AdaBoost模型，使gcForest能够处理更加复杂的问题，提升了gcfoest的准确性。并应用该模型实现对某企业的员工离职预测，实验结果显示，改进的gcForest模型的预测准确率为89.68％，AUC为0.720。

摘要： 本发明公开了一种语音客服员工离职预警与管理方法，包括以下步骤：S1、按照时间顺序对员工生产指标进行划分，以一周为时间维度划分指标；S2、通过数据清洗、数据预处理、数据分析方式得出影响员工离职的特征信息。本发明以RFE和LightGBM结合构建模型，对多种相关特征进行提取与系统自动化指标审核，达到较为准确的预测出要离职人员的数量及指标异常员工数量，降低公司人力成本、培训成本和时间成本；具体优点与效果如下：(1)能够更加全面、准确的描述员工的状态，精准的对员工离职进行预警，极大了节省了培训招聘成本；(2)能够最大化的增加离职预测的可信度；(3)形成了自动化的指标对比体系，提高了可靠性，节省了时间成本。

摘要： 本发明涉及人工智能技术，揭露了一种员工离职预测方法，包括：获取工作场景下的特征数据集；对特征数据集进行缺失值填充，得到标准特征数据集，其中，标准特征数据集中包括静态特征数据集及动态特征数据集；利用静态特征数据集构建初始预测模型，利用初始预测模型计算特征数据集的初始离职概率，得到初始概率集；提取动态特征数据集中的时序特征，得到时序特征集；利用时序特征集及初始概率集构建员工离职预测模型，利用所述离职预测模型计算员工离职概率。本发明还提出一种员工离职预测系统装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提高员工离职预测的准确度。

摘要： 本发明涉及一种适用于离职员工的数据处理方法和系统，属于信息处理技术领域，解决了现有技术中因员工离职影响业务流程运行，交接工作中交接人设置不合理、交接权限不明确的问题。包括：根据离职员工的归属部门和岗位，获取确认工作交接的领导信息，交接过程关注离职员工归属部门及角色人数，动态识别交接项及对应的可选员工列表，比对离职员工与交接人的角色，排除冲突角色后识别得到差异角色，并根据所选的差异角色实时比对出新增的资源权限，记录离职操作，发送离职通知。实现了离职操作准确便捷的数据处理，减少因员工离职带来的流程运行问题，便于交接人明确交接内容和权限，更好地完成交接工作。

摘要： 本申请公开一种用于员工离职倾向预测的模型训练方法，包括：将员工数据样本进行预处理得到不完整数据样本，并将不完整数据样本进行预填补后加入到模型训练的过程中，有效提高了员工数据样本的利用率，将填补数据作为变量，在模型训练的过程中动态更新，通过计算代价函数更新模型的参数，逐渐降低了预填补带来的估计误差，实现了对与不完整数据样本中缺失数据的填补，得到的预测模型不仅能够预测离职倾向率，当输入模型的员工基本信息不完整时，还可以获得完整的员工数据，使用完整的员工数据进行预测，提高了员工离职预测的准确率。

摘要： 本发明公开了一种员工离职原因的分析方法，获得用于表示离职员工的基础信息的第一属性分类列表；获得用于表示离职员工的离职原因的第二属性分类列表；将第一属性分类列表与第二属性分类列表依据离职员工的身份信息进行一对一匹配；从第一属性分类列表中任意选择一种或多种特点属性以将离职员工划分为多种类型，并结合特点属性形成每种类型离职员工的离职画像；据第一属性分类列表与第二属性分类列表的匹配关系获得每个离职画像的所有离职原因，且赋予该离职画像的每一种离职原因的影响系数以获得用于表示每一类型离职员工离职原因的影响系数表；本发明离职的根本原因并挖掘弱相关原因，减少人才流失，促进企业进行管理提升。

摘要： 一种基于mRMR算法的员工离职倾向预测的系统，包括后端和前端，所述后端包括数据上传模块、数据清洗校验模块、数据预处理模块、数据比对模块；所述前端包括数据上传管理模块、数据监控管理模块、数据比对结果管理模块、报表管理模块、数据分析模块；通过本发明提供的基于mRMR算法的员工离职倾向预测的系统及识别方法，通过将相关部门的员工职业心理调查档案数据导入系统并进行比对，本发明建立了全方位、全口径、自动化数据比对机制，可以精准分析员工离职率倾向成因，进而精准识别有离职倾向的员工，为提升和改善留人、用人、育人策略，推动国有企业人力资源管理决策工作提供数据支撑。

摘要： 本公开提供了一种员工离职预测方法以及装置，涉及深度学习技术领域，其中方法包括：基于员工样本的离职指标数据、挽留因素和离职倾向性生成训练样本，对预设的深度学习模型进行训练获得离职预测模型，通过将被预测员工的离职指标数据输入离职预测模型，获得被预测员工的离职倾向性值和挽留因素强度。本公开的员工离职预测方法以及装置，能够预测得出离职倾向性较强的员工并结合人力资源保留策略，能够有效地支持人力资源部门进行筛选和实施有针对性的挽留措施，进而促使企业员工离职率的显著降低，用于支持人力流失和人力资源保留措施，能够节约企业的人力成本，并保障企业的正常运作或工作进展。

摘要： 本发明实施例公开了一种员工离职风险预测方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括：构建企业员工信息数据库；根据企业员工信息数据库构建企业在职员工画像系统；根据企业员工信息数据库构建企业离职员工画像系统；构建招聘信息系统；根据企业在职员工画像系统、企业离职员工画像系统和招聘信息系统训练员工离职风险预测模型，得到员工离职概率。本发明实施例在使用过程中能够实现实时、动态的预测员工离职风险，对于出现离职风险的人才提前向管理者发出预警，并且给出人才离职问题解决诊断办法，能够更好的保障企业人才团队的建设，以及人才相关的培养。