ข้อมูลบุคลากรและการวิเคราะห์ • 8 อ่านขั้นต่ำ
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ด้าน HR: จากการมองย้อนอดีตสู่การมองไปข้างหน้า
JUN 10, 2026
รายงาน HR ส่วนใหญ่บอกคุณว่าเกิดอะไรขึ้น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์บอกคุณว่าอะไรมีแนวโน้มจะเกิดขึ้นต่อไป ต่อไปนี้คือวิธียกระดับการทำงาน
ความแตกต่างระหว่างการวิเคราะห์เชิงพรรณนาและเชิงคาดการณ์
การวิเคราะห์เชิงพรรณนาตอบคำถามว่าเกิดอะไรขึ้น? รายงานจำนวนพนักงานรายเดือน อัตราการลาออก และข้อมูลการขาดงานของคุณล้วนเป็นเชิงพรรณนา ทั้งหมดนี้บอกคุณเกี่ยวกับอดีตและมีคุณค่าสำหรับการติดตามแนวโน้ม การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ตอบคำถามว่าอะไรมีแนวโน้มจะเกิดขึ้น? แบบจำลองการลาออกเชิงคาดการณ์ระบุพนักงานที่มีความเสี่ยงสูงต่อการลาออกโดยสมัครใจก่อนที่จะยื่นใบลาออก แบบจำลองการขาดงานเชิงคาดการณ์จะระบุทีมที่มีรูปแบบซึ่งบ่งชี้ถึงปัญหาการขาดงานที่กำลังก่อตัว ความแตกต่างมีความสำคัญเพราะการวิเคราะห์เชิงพรรณนาแสดงปัญหาให้คุณเห็นหลังจากเกิดขึ้นแล้ว การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ทำให้คุณมีโอกาสเข้าไปแทรกแซงก่อนที่มันจะเกิดขึ้น
เริ่มต้นกับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
You do not need a data science team to begin. The first step is accumulating enough historical data in a single system (your HRIS) to identify meaningful patterns. The most accessible predictive model for most HR teams is a flight risk model: identify the characteristics that historically preceded voluntary departures in your organisation. Tenure, time since last pay review, time since last promotion, engagement score trend, and manager quality score are common predictors. Once you have identified the pattern, you can flag employees who match the profile for a proactive retention conversation.
