Dữ liệu con người & Phân tích • 8 PHÚT ĐỌC
Phân Tích Dự Báo HR: Từ Nhìn Lại Đến Nhìn Trước
JUN 10, 2026
Hầu hết báo cáo HR chỉ cho bạn biết điều gì đã xảy ra. Phân tích dự báo cho bạn biết điều gì có khả năng xảy ra tiếp theo. Dưới đây là cách chuyển đổi.
Sự khác biệt giữa phân tích mô tả và phân tích dự báo
Phân tích mô tả trả lời câu hỏi: điều gì đã xảy ra? Báo cáo tổng nhân sự hằng tháng, tỷ lệ nghỉ việc và dữ liệu nghỉ vắng mặt của bạn đều là mô tả. Chúng cho bạn biết về quá khứ và hữu ích để theo dõi xu hướng. Phân tích dự báo trả lời câu hỏi: điều gì có khả năng xảy ra? Một mô hình dự báo nghỉ việc xác định những nhân viên có nguy cơ tự nguyện rời đi cao hơn trước khi họ nộp đơn nghỉ. Một mô hình dự báo nghỉ vắng mặt phát hiện các đội ngũ có mô hình cho thấy một vấn đề nghỉ vắng mặt đang hình thành. Sự khác biệt này quan trọng vì phân tích mô tả cho bạn thấy vấn đề sau khi chúng xảy ra; phân tích dự báo cho bạn cơ hội can thiệp trước khi chúng xảy ra.
Bắt đầu với phân tích dự báo
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.
