ข้อมูลและการวิเคราะห์บุคลากร • 8 นาทีในการอ่าน
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ด้าน HR: จากการมองย้อนหลังสู่การมองไปข้างหน้า
JUN 10, 2026
รายงาน HR ส่วนใหญ่บอกคุณว่าเกิดอะไรขึ้น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์บอกคุณว่าอะไรมีแนวโน้มจะเกิดขึ้นต่อไป ต่อไปนี้คือวิธีเปลี่ยนผ่าน
ความแตกต่างระหว่างการวิเคราะห์เชิงพรรณนาและเชิงคาดการณ์
การวิเคราะห์เชิงพรรณนาตอบคำถามว่า: เกิดอะไรขึ้น? รายงานจำนวนพนักงานประจำเดือน อัตราการลาออก และข้อมูลการขาดงานของคุณล้วนเป็นเชิงพรรณนา ทั้งหมดบอกเรื่องราวของอดีตและมีคุณค่าสำหรับติดตามแนวโน้ม การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ตอบคำถามว่า: อะไรมีแนวโน้มจะเกิดขึ้น? โมเดลการลาออกเชิงคาดการณ์จะระบุพนักงานที่มีความเสี่ยงสูงที่จะลาออกโดยสมัครใจก่อนที่พวกเขาจะลาออก โมเดลการขาดงานเชิงคาดการณ์จะเตือนทีมที่มีรูปแบบบ่งชี้ถึงปัญหาการขาดงานที่กำลังก่อตัว ความแตกต่างนี้สำคัญเพราะการวิเคราะห์เชิงพรรณนาจะแสดงปัญหาหลังจากที่เกิดขึ้นแล้ว ขณะที่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เปิดโอกาสให้คุณเข้าช่วยเหลือก่อนที่จะเกิดขึ้น
เริ่มต้นกับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
คุณไม่จำเป็นต้องมีทีม data science เพื่อเริ่มต้น ขั้นตอนแรกคือการสะสมข้อมูลย้อนหลังให้เพียงพอในระบบเดียว (HRIS ของคุณ) เพื่อระบุรูปแบบที่มีนัยสำคัญ โมเดลคาดการณ์ที่เข้าถึงได้ง่ายที่สุดสำหรับทีม HR ส่วนใหญ่คือ flight risk model: ระบุลักษณะที่เคยเกิดขึ้นก่อนการลาออกโดยสมัครใจในองค์กรของคุณมาโดยตลอด อายุงาน เวลานับจากการทบทวนค่าจ้างครั้งล่าสุด เวลานับจากการเลื่อนตำแหน่งครั้งล่าสุด แนวโน้มคะแนนการมีส่วนร่วม และคะแนนคุณภาพผู้จัดการ เป็นตัวทำนายที่พบบ่อย เมื่อคุณระบุรูปแบบได้แล้ว คุณสามารถทำเครื่องหมายพนักงานที่มีโปรไฟล์ตรงกันเพื่อเริ่มบทสนทนาเชิงรุกด้านการรักษาพนักงาน
