文章出處：張承管理學
去年看了一篇期刊論文
內容在談一位大學教授
如何透過資料科學
預測(那些)學生是否會休學、退學
我與資訊部主管討論
覺得這個議題很有趣
同時在企業界
職離管理一直是人力資源的重要議題
偏高的離職率不但讓企業在調配人力上的難度增加
培育主管的機會變少
進而衝擊企業的營運績效
所以
我便請資訊主管將公司的人資資料
扣除個資
並經過變數轉換
讓人完全看不出原始資料的狀態
再請大學的資料科學團隊
發展預測模型
以協助公司了解影響離職率的變數
在發展模型的過程中
相關變數包括基本資料、人資資料、績效表現資料等共41項
內容如：部門、職位、性別、學歷、遲到分鐘數、
遲到次數、請假、考績…等
分析的紀錄約20萬筆
工具方面採用隨機森林（Random Forest）進行分析
而為了衡量模型的預測效能
將資料隨機切分成70%的訓練資料集（Calibration Sample）共13多萬筆
以及30%的驗證資料集（Holdout Sample）約6萬筆
以做模型檢驗
最後
預測模型的準確率為99.976%
並發現前10大重要的變數依序為：
第1群：月平均遲到時數；
第2 群：年齡及年資；
第3 群：月份、職位、業績表現及職等
其中
經分群結果
模型挑選出「月平均遲到分鐘數」、「員工年資」與「年齡」
是公司整體離職的三大重要特徵
(關於此部分的結果，
每家企業可能會有很大的不同。
一位曾經為台灣某家企業做過類似專案的教授
就與我分享過
影響該公司離職率最大的變數是「請假」)
這項發現
在「員工年資」與「年齡」上並沒有太大的驚喜
畢竟各行各業「年資淺」、「年齡低」的員工離職率較高
實屬常態
但「月平均遲到分鐘數」的重要性
高過「年資」與「年齡」
這項研究發現就值得進一步探討
不過
先撇開學術研究不談
這樣的結果
對各單位的主管來說
除了可讓主管發現個別員工可能
離職的前兆(月平均遲到分鐘數高的人)
同時
也可發現哪些員工已經接近自願性離職的邊緣
(月平均遲到分鐘數高、年資淺、年齡低的同仁)
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