李蕓 胡可 董欣雨 董欣雨 袁淑俊

摘 要：人力資源是企業(yè)發(fā)展的重要資源，做好員工離職預(yù)警工作有助于企業(yè)長遠(yuǎn)發(fā)展。本文采用國網(wǎng)青海省電力公司2010—2018年的員工離職數(shù)據(jù)，分析得出人才流失的主要影響因素，使用支持向量機(jī)（SVM）算法進(jìn)行員工離職預(yù)測分析。該預(yù)警模型使用部分員工數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，其余作為測試集，使用精確度為92.7%的中值高斯核函數(shù)型支持向量機(jī)（Medium Gaussian SVM）進(jìn)行預(yù)測，模型預(yù)測精度符合預(yù)期，為電網(wǎng)企業(yè)人才流失預(yù)警提供了有效的方法。

關(guān)鍵詞：人才流失? SVM? 離職? 預(yù)警模型

中圖分類號：F279.23?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ?文章編號：2096-0298（2020）03（b）--03

人才流失是電力企業(yè)亟需解決的一個重要問題，因而員工離職預(yù)警研究受到了國內(nèi)外企業(yè)界與學(xué)術(shù)界重點(diǎn)關(guān)注。要想降低員工離職帶來的人才流失風(fēng)險，建立有效的員工離職預(yù)警機(jī)制已成為現(xiàn)代企業(yè)管理者必須面對的重大問題。目前，學(xué)者們較多采用模糊綜合評價方法、專家評價方法等手段進(jìn)行員工離職預(yù)警研究。盡管這些方法具有計(jì)算簡便、易于理解和操作的特點(diǎn)，但由于這些方法涉及大量的具有較強(qiáng)非線性和模糊性特征的定性指標(biāo)，且無法有效地預(yù)警大數(shù)據(jù)時代員工離職情況，而將支持向量機(jī)優(yōu)良特性應(yīng)用于員工離職預(yù)警，可以有效解決這一問題。

1 員工離職影響因素分析

本文采集了國網(wǎng)青海省電力公司2010—2018年共2665名入職員工工作單位類型、籍貫區(qū)域類型、年齡、學(xué)歷、崗位等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。從性別離職員工分析，每年的離職人員中男性比例均大于女性比例，可以看出性別是離職的影響因素。從離職人員年齡分析，離職人員呈鐘形左偏態(tài)分布，年齡主要分布在20～34歲，且在25歲達(dá)到峰值，23～26歲離職人員占全部人員的58.69%。員工離職呈現(xiàn)年輕化。從婚姻狀況分析，離職人員中未婚人群是主要的群體，其中97.37%的女性為未婚，93.14%的男性為未婚。從工作年限進(jìn)行分析，工作2年離職的人數(shù)占23%，1年的人數(shù)占18%，人員穩(wěn)定性較差。從離職員工生源地分析，離職人員的生源地主要分布在西部城市，占比55.40%，因此生源地是重要影響因素。 從離職人員學(xué)校類別分析，211離職人員最多為88人，占211院校8年入職人數(shù)的8.57%，985離職人數(shù)26人，但是占985入職人員的10.57%，而?？圃盒Ｊ请x職人數(shù)占相應(yīng)入職人數(shù)最少的院校，為4.84%。從最高學(xué)歷分析可得，大學(xué)本科畢業(yè)174人占離職總?cè)藬?shù)的81.69%，且占相應(yīng)入職人員的8.5%，碩士研究生12人占相應(yīng)入職人員的7.4%，大學(xué)?？飘厴I(yè)24人占相應(yīng)入職人數(shù)的5.28%。如此可見，學(xué)歷相對較低的人員其工作較為穩(wěn)定，本質(zhì)原因?yàn)槠淇蛇x擇的機(jī)會較少;而部分離職人員入職時間較短，且學(xué)歷為大學(xué)本科及以上。說明其對工作環(huán)境、工作待遇、工作前景較為不滿，對于此類員工，公司要更加重視其需求，爭取降低該類員工的離職率。從離職人員單位名稱分析，檢修公司離職人員最多44人，再是海西供電公司22人，離職人員數(shù)量占入職該單位人員數(shù)量超過10%。從工作地點(diǎn)艱苦程度來看，四類離職人數(shù)最多98人，占入職相應(yīng)人員的12.53%，條件艱苦地區(qū)離職率較高。

基于以上分析，本文選取了工作單位類型、籍貫區(qū)域類型、崗位、學(xué)校類型、生源地、性別、婚姻狀況、專業(yè)、工作地區(qū)艱苦級別9個指標(biāo)構(gòu)建員工離職預(yù)警模型，如表1所示。

2 模型選取及應(yīng)用

2.1 SVM的概念

支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）是一種從線性可分?jǐn)?shù)據(jù)的“最優(yōu)分類面”求解方法發(fā)展而來、基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原理（Structure Risk Minimization，SRM）的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。由于其出色的學(xué)習(xí)性能和巨大的應(yīng)用潛能，支持向量機(jī)成為機(jī)器學(xué)習(xí)界備受青睞的方法，在人事管理、項(xiàng)目評估、風(fēng)險預(yù)測等多種領(lǐng)域大放異彩。

2.2 SVM預(yù)測原理

2.2.1 線性可分?jǐn)?shù)據(jù)的最優(yōu)分類面

在原始數(shù)據(jù)空間中，若存在一個能夠無錯誤地把數(shù)據(jù)集分成兩類的線性函數(shù)，則稱該數(shù)據(jù)線性可分，對于二維數(shù)據(jù)，定義兩條過距離分類最近的數(shù)據(jù)點(diǎn)且平行于數(shù)據(jù)線的直線之間的距離為分類間隔。

線性可分的最優(yōu)分類面問題要求取得的線性函數(shù)不僅要能正確地將兩類點(diǎn)分開，而且能使分類間隔最大，推廣到高維空間，最優(yōu)分類面就成為最優(yōu)超平面。設(shè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集為：

其中，代表數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)，，代表兩類數(shù)據(jù)點(diǎn)，設(shè)為最優(yōu)超平面的法向量，為分類閾值，具體求解方式見下文，則有如下約束條件：

對于距離最優(yōu)超平面最近的點(diǎn)，等號成立。故在線性可分條件下求出分類間隔為：

因此求解最優(yōu)超平面問題轉(zhuǎn)化為求解下列優(yōu)化問題：

應(yīng)用Lagrange乘子法將該問題轉(zhuǎn)化為對偶問題，即

為每個樣本對應(yīng)的Lagrange乘子，可證明該問題存在唯一解，且解中只有一部分不為零，對應(yīng)的樣本數(shù)據(jù)即為支持向量。

最優(yōu)分類函數(shù)為：

可代入任意一個支持向量求得分類閾值。

2.2.2 線性不可分情況

對于線性不可分問題，引入核空間理論，即引入滿足Mercer條件的對稱函數(shù)為核函數(shù)，用核函數(shù)代替線性可分情況中的點(diǎn)積運(yùn)算，通過適當(dāng)核函數(shù)形式的選取，可使低維的輸入空間數(shù)據(jù)通過非線性映射函數(shù)映射到高維度屬性空間，將輸入空間的線性不可分問題轉(zhuǎn)化為屬性空間的線性可分問題。常用的核函數(shù)有：

（1）Sigmoid核函數(shù)：，其中;

（2）高斯徑向基核函數(shù)：;

（3）多項(xiàng)式核函數(shù)：，其中。

易知使用核函數(shù)后的最優(yōu)化問題目標(biāo)函數(shù)和最優(yōu)分類函數(shù)分別為：

2.3 計(jì)算過程及結(jié)果

2.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

因指標(biāo)均為離散變量且選項(xiàng)固定，不存在主觀影響，故只需遵從相同的賦值規(guī)律進(jìn)行選項(xiàng)數(shù)字化和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，支持向量機(jī)就可以在訓(xùn)練中正確衡量各個參數(shù)對員工離職現(xiàn)象的影響力，部分?jǐn)?shù)據(jù)賦值結(jié)果，如表2所示。

本文隨機(jī)抽取2000組數(shù)據(jù)，作為我們的支持向量機(jī)器訓(xùn)練集，余下665組數(shù)據(jù)作為測試集。

2.3.2 核函數(shù)的選擇

使用Matlab 2018a 軟件進(jìn)行支持向量機(jī)建模，由支持向量機(jī)的原理可知，核函數(shù)的選擇直接決定了輸入空間數(shù)據(jù)能否轉(zhuǎn)化為屬性空間內(nèi)的線性可分?jǐn)?shù)據(jù)，針對本文數(shù)據(jù)，我們計(jì)劃通過對比分析，選取更合適的核函數(shù)。我們選取的核函數(shù)及各個核函數(shù)下的支持向量機(jī)模型在十次交叉驗(yàn)證情況下，訓(xùn)練精確度如表3所示。由此可知，使用SVM模型進(jìn)行訓(xùn)練的精確度均較高（90%以上），其中以Medium Gaussian SVM為最高，故我們選取Medium Gaussian 核函數(shù)進(jìn)行預(yù)測集的檢驗(yàn)。

2.3.3 訓(xùn)練和測試結(jié)果

使用余下665組數(shù)據(jù)作為預(yù)測集，預(yù)測結(jié)果與實(shí)際結(jié)果對比如表4所示?？梢钥闯?，該模型對未離職員工數(shù)量預(yù)測較為準(zhǔn)確，預(yù)測準(zhǔn)確度達(dá)94.04%。雖然對離職員工預(yù)測數(shù)字偏少，但由于整體數(shù)據(jù)中離職員工所占比例并不大，對未離職員工人數(shù)判斷的微小偏差即會明顯地影響離職人數(shù)預(yù)測準(zhǔn)確率，故該預(yù)測結(jié)果合理。即以Medium Gaussian 為核函數(shù)的支持向量機(jī)模型可以較好地根據(jù)員工的年齡、性別、學(xué)歷、崗位、工作區(qū)域等參數(shù)評估員工離職的概率。

3 結(jié)語

人才流失是電力企業(yè)亟需解決的一個重要問題，因而對員工離職預(yù)警研究是國內(nèi)外企業(yè)界與學(xué)術(shù)界重點(diǎn)關(guān)注的話題。然而，傳統(tǒng)的模糊綜合評價法、專家評價法等方法無法解決大數(shù)據(jù)時代的員工離職問題。針對此問題，本文選取了SVM方法進(jìn)行企業(yè)員工離職預(yù)警研究，采用國網(wǎng)青海省電力公司2010—2018年員工離職的共2665條數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，支持向量機(jī)模型可以較好地根據(jù)員工的年齡、性別、學(xué)歷、崗位、工作區(qū)域等參數(shù)評估員工離職的概率，為大數(shù)據(jù)背景下電力企業(yè)員工離職預(yù)警提供了新的思路和方法。由于條件的限制，本文僅選取國網(wǎng)青海電力公司一家的數(shù)據(jù)，在今后的研究中，將采取多個地區(qū)和企業(yè)的實(shí)踐數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，以擴(kuò)展本文研究方法的適用性。

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①基金項(xiàng)目：本文為國網(wǎng)青海省電力公司委托項(xiàng)目《基于業(yè)務(wù)明細(xì)數(shù)據(jù)的生產(chǎn)一線員工績效分析與用工配置策略研究》的部分研究成果。

作者簡介：李蕓（1975-），女，漢族，江蘇無錫人，國網(wǎng)青海省電力公司西寧供電公司工程師，本科，主要從事大數(shù)據(jù)分析研究;

胡可（1999-），女，漢族，安徽滁州人，現(xiàn)就讀于西安交通大學(xué)管理學(xué)院，本科，主要從事大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究;

董欣雨（1999-），女，漢族，陜西西安人，現(xiàn)就讀于英國匹茲堡大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院，本科，主要從事應(yīng)用數(shù)據(jù)方面的研究;

袁淑?。?970-），女，漢族，陜西西安人，陜西行政學(xué)院副教授，碩士，主要從事政府管理研究。