新媒指数 New Media Index 新媒孵化 New Media Hatch 新媒招聘 New Media Recruit 新媒学院 New Media College
您当前的位置:第一传媒网 > 创业 > 最新项目 >

机器学习提前预知员工动向:何时离职 为何离职?

作者:传媒使者 来源:第一传媒网 发表时间:2015-08-08

  员工何时离职,为什么离职,机器学习提前预知

 

 

  Workday2014年2月收购预测分析公司Identified,市值155亿的Workday这次收购案例,说明了它在逐步开辟基于云计算HR SaaS服务蓝海市场。

  那么如何利用云计算和机器学习及早知道员工何时离职?在硅谷的VMware公司,他们让机器去办这件事。

  VMware一直在测试人力资源软件公司Workday的新预测科技,这项系统会通知员工可能准备离职的时间,让主管可以在来不及之前出手挽回。

  在国内,也有家创业型公司e成在用机器学习去预测员工离职动向,预测人才职业走向,预测跳槽模型。

  VMware靠分析员工活动的趋势、最近一次升职是何时、地理因素、产业变化及其他资料来做出预测。

  

 

  e成用机器学习,从员工个体、企业内部、行业外部、地理因素预测离职。根据80+维度解析简历,识别同一人在多个渠道的简历内容,当一名员工在某一阶段外网渠道频繁登录、刷新简历,且频率越高,说明离职的时间越近。

  除了简历维度外,机器还需要对企业内部数据进行分析:企业人才晋升周期多长,员工A是否超过了晋升周期?最近的有效工作时间和工作成果如何?岗位在行业的平均待遇是多少,是否未达到行业标准待遇?市面上这类人才是否紧俏,需求缺口有多大,企业是否需要及早护盘?企业在不同时期,员工离职率是多少?曾经的离职员工又去了哪?

  人为观察员工离职走向,会有滞后性,当木已成舟,为时已晚。机器不仅能提前预测何时跳槽、为什么跳槽,跳槽去向甚至跳槽后的薪酬范畴。

  这种数据分析、机器学习除了能应用在离职预测,也能用于企业选拔、推荐方面。

  通过机器学习大量企业招聘数据以及在离职员工样本,学习企业HR的招聘行为(搜筛、收藏、邀请面试、面试评审、拒绝、offer), 最终分析得出企业需要谁,更喜欢谁。同理,这种数据分析原理也适用于求职者,数据分析个人能力素质模型、个性化偏好、求职紧迫度等,进而在合适时间,智能向企业推荐合适人才,向人才推荐合适机会。

  

 

  据e成的搜索算法团队负责人周杰龙告知,在做HR工作深度调研中,发现有一个和“闻味识人“的有趣现象,这个“味”就是个人职场DNA。未来e成希望将企业DNA、个人DNA引入到推荐算法中,让离职预测以及人才机器推荐更加精准的同时,也能在个性化选拔这块能更智能。

  (来源:投资中国网)


声明:凡第一传媒网转载或发布的文章,如涉及版权问题请联系910674347@qq.com,我们会在第一时间予以处理。

发表评论
请自觉遵守互联网相关的政策法规,严禁发布色情、暴力、反动的言论。
验证码: 点击我更换图片