【摘 要】
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员工离职是当今组织中的重要问题。通过大数据对员工离职进行事前预测，能够为企业用人、留人决策提供科学依据，从而提升企业人力资源管理的前瞻性与智慧性。现有员工离职预测模型存在的关键问题在于业务驱动性不足，表现在其只能向人力资源管理者回答某位员工是否具有离职倾向，而无法进一步指示出其将为何离职，以及该如何针对性挽留。因此，针对这一问题，本研究依照数据准备、信息浓缩、模型构建与模型应用的全流程数据分析与应
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助（2018QN066）；
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员工离职是当今组织中的重要问题。通过大数据对员工离职进行事前预测，能够为企业用人、留人决策提供科学依据，从而提升企业人力资源管理的前瞻性与智慧性。现有员工离职预测模型存在的关键问题在于业务驱动性不足，表现在其只能向人力资源管理者回答某位员工是否具有离职倾向，而无法进一步指示出其将为何离职，以及该如何针对性挽留。因此，针对这一问题，本研究依照数据准备、信息浓缩、模型构建与模型应用的全流程数据分析与应用脉络，集成PCA（主成分分析法）、CLARA（大规模数据聚类技术）、CART（分类与回归树算法），构建基于画像的员工离职预测模型，简称PCC（PCA-CLARA-CART）模型。最后，采用Kaggle数据分析平台上某包含14999个样本点的开源员工离职数据集对PCC模型开展实验研究，实验结果包括：（1）实验挖掘得到三种离职员工画像，包括职业倦怠型、追求成就型与劳累失望型；（2）采用多种指标对模型整体及分部标签的预测性能进行评估，结果为模型整体Accuracy达到0.913，Kappa系数达到0.8以上，各标签Balanced Accuracy达到0.92以上；（3）根据三种离职画像，提出针对性员工保留策略设计建议。理论分析与实验研究表明，本模型能够为员工离职预测、离职员工画像描摹与精准性员工保留策略设计提供理论参考，能够用于员工个体离职倾向预测与员工全体离职分布监测，可以从微观与宏观两个层面为企业员工保留与人才储备决策提供数据支持，是一套可行有效的人力资源智慧管理系统。
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