员工离职率

摘要： 2月18日,据中央纪委国家监委官网消息,中国联合网络通信集团有限公司原党组副书记、总经理李国华涉嫌严重违纪违法,目前正接受审查调查。李国华在2018年调任中国联通总经理、党组副书记之前,已在中国邮政系统工作任职近40年,直至担担中国邮政集团公司“一把手”。有知情人士透露,李国华主政中国邮储银行的几年中并没有太多作为,业务发展缓慢,人才流失严重,员工离职率高。

摘要： 在人力资源管理领域,相对于离职率这一比较粗放的指标,还有很多更精细化的划分维度,老员工离职率就是其中之一.指标意义:精细化管理离职率是衡量员工流动状况的一个指标,有全员离职率,也有针对某一员工群体的离职率,包括按照司龄段划分的新员工离职率、老员工离职率;按照绩效水平划分的绩优员工离职率、绩差员工离职率,如果再细分还可以分为绩效好心态好、绩效好心态差、绩效差心态好、绩效差心态差的员工离职率;还有按照职位类别划分的店长离职率、店员离职率等.

摘要： 对大型制造企业而言,如何高效科学地管理一线生产员工,让很多企业头疼不已。联想在多年积累中,探索出一套依靠“表情打卡”、大数据分析的考勤管理模式。从结果来看,其员工离职率远远低于同期制造业公司。1989年泰罗制诞生,拉开考勤打卡的序幕。在日新月异的今天,现代企业管理中的考勤打卡随着科学技术的改变也发生着有意思的变化。

摘要： 员工作为企业效益的创造者,为企业创造了价值.企业慈善捐赠作为企业履行社会责任的主要表现形式,近年来受到社会的广泛关注.文章以2006-2016年上市公司为研究样本,运用多元线性回归模型和分组回归方法,研究企业慈善捐赠对企业价值的影响以及企业慈善捐赠是否能够通过降低员工离职率来提升企业价值.研究表明:企业的慈善捐赠行为能够提升企业的价值;企业慈善捐赠能够降低员工的离职率;员工的离职率在企业慈善捐赠与企业价值两者之间起到中介作用;对于国有企业而言,员工离职率的中介效应不存在,但对于非国有企业,员工离职率的中介效应依然存在.

摘要： 在高质量发展背景下,构建人力资源驱动与科技创新协同发展的体制机制尤为重要.以往研究多以企业高管为研究对象,却忽视了有关员工薪酬的制度安排对创新活动的重要影响.本文以2010-2017年沪深A股上市公司为样本,从理论和实证两个视角分析员工薪酬粘性对企业创新绩效的影响以及作用机理,研究结果表明:第一,员工薪酬粘性能够显著提高企业的创新绩效;第二,员工薪酬粘性主要通过降低员工离职率、提高劳动生产率这两条路径对企业创新绩效产生促进作用.基于以上结论,提出如下建议:第一,员工是推动企业发展的重要源泉,企业应建立健全有关员工的薪酬激励机制,以充分调动员工参与创新的积极性;第二,社会要为企业创新营造良好的外部环境,加强对创新产出的保护措施,加大对创新活动的鼓励与支持;第三,政府应敦促企业完善薪酬政策,在薪酬分配过程中注重对员工的保护和鼓励,从而为完善企业人力资源制度、优化企业创新环境提供有力的保障.

摘要： 员工的离职率低,稳定性强才能为公司的长期发展提供充足稳定的人才保障。确保招聘工作的顺利开展才能从源头上降低员工离职率。本文以EF教育集团课程顾问岗为研究案例,采用文献研究法、实地调研法和访谈法等方法进行调研,发现EF教育集团招聘端口存在招聘流程不系统,不规范问题,导致入职后员工稳定性偏低、离职率较高。并在此基础上提出优化建议,以期为类似企业提供有价值的参考。

摘要： 员工离职现象普遍存在,一直是学界和实务界关注的重心,但员工离职经济后果的研究成果尚不多见.结合文献回顾,基于员工离职的制度背景和数据分析,探讨员工离职率和企业绩效的关系.研究发现,知识经济时代,企业招聘和培训新员工的成本随着智能科技的运用而降低;市场经济背景下,员工主动离职寻找更广阔的发展空间成为一种共识,对其他员工情绪和组织稳定不产生较大的影响;研发人员和关键管理人员的离职可能改变企业战略实施和未来发展方向,影响企业未来绩效.

摘要： 本文提出了运用马尔可夫链方法来实现对未来企业员工离职率状况的预测,有助于人力资源管理者提前做出相应的人员规划安排和应对措施,以降低员工离职给企业造成的不利影响。

摘要： 90后青年员工离职率高一直是企业关注的焦点,＂居高不下＂的离职率,一方面导致企业人才资源的流失,培训成本的浪费,阻碍企业健康蓬勃有持续的发展;另一方面,对于90后青年员工来说,不断地离职跳槽也使得青年员工失去积淀知识和提高技能的机会,变得浮于表面,难以精通业务。本文主要针对目前90后青年员工离职率高的问题,基于现代人力资源理论,阐述90后青年员工的特征及优缺点,并据此提出相关措施。

摘要： 劳动工资分配作为社会的初次分配,是我国收入差距不断扩大和关系社会稳定的重要根源,合理的收入分配是社会公平的重要体现.基于薪酬公平理论,本文从薪酬分配的结果公平和过程公平角度分别研究了薪酬激励对员工离职率的影响.研究发现:员工工资与员工离职率呈显著负相关,内部薪酬差距与员工离职率呈显著正相关,工资溢价与员工离职率呈显著负相关;在业绩下降时,当高管的薪酬增加比例显著高于员工薪酬增加比例时,员工离职率显著升高.可见员工不仅注重薪酬分配的结果公平,同时薪酬分配的过程公平对员工离职行为也有显著影响.分样本研究发现:国有企业的员工更注重内部薪酬分配过程公平和外部薪酬结果分配公平,而非国有企业的员工不仅注重内部薪酬分配过程公平和外部薪酬结果分配公平,内部薪酬分配结果是否公平对非国有企业员工的离职行为也有显著影响.

摘要： 员工离职行为不仅受到公司内部工资的制约,而且越来越倾向于通过外部比较来选择自身行为.我们采用CSMAR数据和手工搜集的员工岗位和员工学历层次数据,以中国上市公司2005-2010年发生员工规模减少的2533个样本为研究对象,从公司性质、市场化发展程度、工作岗位和学历层次角度分析了工资溢价对员工离职的影响.我们发现,工资溢价越高,公司未来期间的员工离职率越低;非国有企业和非垄断行业的工资溢价对员工离职率的影响显著高于国有企业和垄断行业;市场化发展程度较高的地区工资溢价对员工离职率的影响低于市场化发展程度较低的地区;相对于管理人员、营销人员、技术人员和中专及以下学历、本科、研究生及以上学历,工资溢价对生产人员和大专学历的员工离职率影响更为显著.

摘要： 工资是员工收入来源的绝大部分,直接影响员工积极性的发挥和企业价值创造,设计适当的薪酬激励制度,对影响员工行为具有重大意义.员工离职行为不仅受到公司内部工资的制约,而且越来越趋向通过外部的比较来选择自身行为.采用CSMAR数据和手工搜集的员工岗位和员工学历层次数据,以中国上市公司2005-2010年的发生员工规模减少的2533个样本为研究对象,并从公司性质、市场化发展程度、工作岗位和学历层次的角度研究了工资溢价对员工离职的影响,发现工资溢价越高,公司未来期间的员工离职率越低,提高公司的工资溢价可以降低未来期间的员工离职率;非国有企业和非垄断行业的企业其工资溢价对员工离职率的影响显著高于国有企业和垄断行业;工资溢价对员工离职率的影响程度在市场化发展程度较高的地区低于市场化发展程度较低的地区;相对于管理人员、营销人员、技术人员和中专及以下学历、本科学历、研究生及以上学历,工资溢价对生产人员和大专生离职率的影响更为显著.

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： 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。

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。