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本文约 2500 字
DeepSeek在进行深度思考后
有如下的输出
== DeepSeek输出开始 ==
一、数据准备与特征工程
1. 数据范围
训练集：48条已离职员工数据（Attrition=Yes）
对比集：随机抽取48名在职员工（Attrition=No）以平衡类别分布
验证集：20%随机分割（总计96条记录，训练77条，测试19条）
核心驱动因素：
薪资竞争力= 员工月收入 / 行业同岗位薪资中位数晋升停滞指数= 当前岗位年限 / 公司总工作年限工作压力评分= 加班频率（0/1） × (5 - 工作生活平衡分)
二、模型构建与验证
1. 特征处理
分类变量编码：对Department, JobRole, Gender, OverTimeverTime进行独热编码
数值变量标准化：Age, MonthlyIncome, JobSatisfaction等
2. 模型选择与训练（逻辑回归）
3. 模型性能
AUC-ROC：0.79
精确率(Precision)：0.75
召回率(Recall)：0.80
三、在职员工离职概率预测
1. 预测公式
高危员工（概率≥70%）
立即行动：
调薪承诺：月收入低于行业均值15%者，3个月内调整至行业中位数。
强制晋升评审：当前岗位年限≥5年者，启动跨部门晋升通道。
直属领导干预：HRBP与部门负责人每月1对1沟通，制定个人发展计划。
目标：6个月内高危群体离职率下降50%。
中危员工（概率40%-69%）
中期策略：
弹性工作制：允许远程办公，优化加班补偿（1.5倍薪资或调休）。
技能培训：提供与职业目标匹配的课程（如“Tech部门-数据分析认证”）。
季度反馈：直属领导每季度进行绩效与满意度深度沟通。
目标：12个月内中危群体离职率下降30%。
低危员工（概率<40%）
长期维护
福利升级：提供额外年假、健康保险或股权激励。
职业路径透明化：公开晋升标准与时间表（如“高级工程师→经理需2年”）。
年度满意度调研：针对性优化管理流程。
五、系统化改进方案
动态调薪机制
规则：当员工薪资竞争力<0.85且工作满意度≤2时，自动触发HR复核流程。
工具：薪资数据库对接行业调研平台，实时更新行业基准。
职业发展数字化平台
功能模块
岗位地图：展示内部空缺岗位及技能要求（如“HRBP→HR总监需5年经验”）。
培训推荐：根据员工绩效和职业目标推荐课程（如“Python编程→数据科学方向”）。
晋升追踪：实时显示晋升进度（如“当前晋升停滞指数：1.3，需轮岗至其他部门”）。
离职风险监控看板
核心指标
部门风险热力图（HR部门高危占比42%）
干预措施覆盖率（当前覆盖率68%）
历史离职率趋势（目标：季度环比下降5%）
六、实施计划与预期成效
1. 落地时间表
2. 成本收益
投入成本
调薪预算：高危员工人均¥2,000/月 × 18人 = ¥432,000/年
系统开发：职业平台搭建费用约¥200,000 预期收益
减少招聘成本：按人均招聘成本¥50,000计算，预计节省¥50,000 × 10人 = ¥500,000
提升生产力：保留核心人才可提高团队效能约15%。
总结
通过AI离职预测模型，企业可提前识别高风险员工，并针对性地投入资源。该方案将离职管理从“被动应对”转为“主动预防”，预计在12个月内将整体离职率从24%降至18%以下，同时提升员工满意度和组织稳定性。最终实现人才保留成本降低40%，关键岗位留存率提升至85%。
== DeepSeek输出结束 ==
大模型基于输入数据给出的分析和方案从思路和架构上非常完整。不但使用了专业的逻辑回归算法进行分析并校验，分析出了关键离职因素和每位在职员工的离职概率，还相应制定了保留策略、系统解决方案，甚至还有落地计划时间表和成本收益估算。 尽管存在样本量和模型复杂度的局限（仅48个离职样本可能导致模型稳定性不足; 逻辑回归虽然解释性强，但非线性关系捕捉能力弱于随机森林等树模型），但其结构化框架和分层次策略设计已具备较高的落地价值。 PS：我后续又让AI用随机森林算法分析了一次，性能指标确实有了提高，请参考下图：
逻辑回归模型仅揭示相关性，需结合定性调研（如离职面谈）确认因果关系（如“低薪导致离职”还是“低绩效者薪资自然低”）。 当前的分析由于是基于随机生成的模拟数据，大模型也不一定有非常多复杂的人力资源数据分析经验，因此整体分析和建议方案中肯定会有各种瑕疵，但AI能在几分钟内产出这样的结果，我已经觉得非常好了。 在企业实操中可以通过使用真实数据源（实际员工数据和第三方薪酬报告数据等），引入集成模型、细化部门级方案进一步提升预测精度和管理效能。 最后要强调一点的是，在使用过程中我也会发现大模型会有读错Excel数据的情形。因此，当前使用大模型进行数据分析时不能过于依赖大模型输出的结果。更合理的用法是利用大模型了解分析的思路后，再进一步通过确定的程序进行计算和验证。
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