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智享会&ampamp盖雅工场：2019第三届人力资源信息化管理调研报告（60页）.pdf

编号：52959

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数据挖掘与清理辉瑞虽然在日常的数据管理中已有较好的质量基础，对于数据的检查及清理仍不能放松。HR 在数据应用中发现的异常数据，观察其经历的步骤和路径，寻找导致数据错误的原因，以此改进数据收集的流程，或者教育及培训相关的负责人。大数据分析中抽取到的原始数据中存在数据缺失、坏数据，因此必须通过数据清理提取出有效数据。AI 大数据分析与建模分析辉瑞在分析过程中主要运用的工具是 AI 人工智能软件， AI 的计算是可以通过不同的纬度去寻找关联因子，通过数据模型关联和挖掘匹配的原因。通过初步的人工智能软件的分析发现了如下的一些关键相关因素。行为数据 / 动态数据：员工日常工作中产生的行为数据3 个月内报销金额下降的员工离职风险高3 个月样本申请量下降的员工离职风险高销售达成率有 40% 下降的员工离职风险高静态的数据：员工的一些基础数据特定城市特定薪资范围的员工离职风险高高绩效的保留卓有成效，主要是中低绩效人员的离职。

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