数据挖掘揭示H集团零售门店员工流失规律与对策

本文主要探讨了数据挖掘技术在解决企业员工流失问题中的应用，以H集团零售连锁门店员工数据为例进行深入研究。员工流失是企业运营中的一大挑战，尤其是对一线员工的管理，传统的研究方法如组织承诺、心理契约和员工满意度等往往难以有效预测和预防大量流失的情况。作者通过对H集团2013年苏南某市5277名门店员工的数据进行收集和建模，利用决策树C4.5算法进行挖掘分析。 通过挖掘，研究者发现并总结了关于门店员工流失的六条规律。这些规律与独立的验证数据库（包含1066个非重复样本）进行了百分数比较检验，结果显示这六条流失规律在统计上没有显著差异，表明这些发现具有较高的可靠性。这一研究结果为企业理解门店员工流失的深层次原因提供了有价值的线索，例如可能涉及到工作压力、薪酬待遇、职业发展机会等因素。 研究者不仅详细分析了导致员工流失的具体原因，还提出了针对性的预防策略，包括提升工作环境的舒适度、优化薪酬制度、强化职业发展路径以及加强员工关系管理。此外，文章强调了数据挖掘技术在人力资源管理中的潜力，认为它能够提供更为精准的员工行为预测，从而帮助企业更有效地防止员工流失，降低招聘和培训成本。 这篇文章揭示了数据挖掘技术在员工流失问题研究中的实际应用价值，并为企业人力资源管理者提供了一种新的工具和视角，以提升其在一线员工管理上的效率和效果。随着大数据时代的到来，数据挖掘将在人力资源管理中发挥越来越重要的作用。