人员数据与分析 • 8 分钟阅读
预测性 HR 分析：从回顾到前瞻
JUN 10, 2026
大多数 HR 报告告诉你发生了什么。预测分析告诉你接下来可能发生什么。这里说明如何实现转变。
描述性分析与预测性分析的区别
描述性分析回答的是：发生了什么？你的月度人员规模报告、离职率和缺勤数据都属于描述性分析。它们告诉你过去发生了什么，并且对跟踪趋势很有价值。预测性分析回答的是：接下来可能发生什么？预测性离职模型会在员工辞职前识别出有较高自愿离职风险的员工。预测性缺勤模型会标记出那些表现出潜在缺勤问题迹象的团队。这个区别很重要，因为描述性分析是在问题发生后才让你看到它；预测性分析则让你有机会在问题发生前介入。
如何开始使用预测分析
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.
