肯耐珂萨：2018年敬业度大数据白皮书（33页）.pdf

编号：52077

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1、机器学习是现代人工智能的基础，其主要任务是从数据中训练出一种模式，以有效辅助人的决策。数据挖掘只是机器学习中涉猎的领域之一，机器学习还有模式识别、计算机视觉、语音识别、统计学习以及自然语言处理等。机器学习主要可以分为监督学习和无监督学习。监督学习是从给定的训练数据集中学习一个函数(模型)，当新的数据到来时，计算机可以根据这个函数(模型)预测结果。在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个人为明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”、“非垃圾邮件”。在建立预测模型时，计算机将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的

2、准确率。无监督学习是我们不告诉计算机怎么做，而是让计算机自己去学习怎样做一些事情。第四部分中本模型预测效果的交叉检验，以及后文的特殊群体识别都是基于机器学习的思想。本文主要通过试验机器学习中的各种方法，最终选择最好的方法，来预测特殊群体的敬业度特征。研究中将敬业度分数排名在后20%的员工作为特殊群体，通过机器学习，得到以下规则R1：学历为高中以下，且在公司时间超过1年的员工，其敬业度通常很低，此规则的准确率12 为81.9%。同样的，我们又加入了公司层面的特征变量(如所在地区)进行特殊群体预测，发现2条新的有效规则：规则R2：企业为纯内资或中外合资背景，服务业，发展处于初期(1-5年)，位于

3、非北上广地域的，其员工敬业度通常极低。此规则准确率为57.84%; 规则R3：企业为全外资的非IT企业，并且处于发展10年内，其员工敬业度通常极低。此规则准确率为73.38%。在敬业度模型的基础上，机器学习可以内化某一机制，而且可以通过规定不同类型的特殊群体，来推测出用以识别特殊群体的重要特征。比如可以通过这一机制，以敬业度最高的特殊群体为输入值，从而得到高敬业度员工的普遍特征，从而为企业人力资源战略提供参考价值。上海品茶是提升敬业度的重要引擎。文化常常不易被员工察觉，就像呼吸的空气一样，健康的文化就是洁净的空气，是健康组织中必不可少的要素。领导者通过有意识地塑造上海品茶，使其成为全体员工共同

4、遵守的行为规范，这种规范是自然约定俗成的。真正伟大的公司还会将其文化影响扩大至更广大的社会层面，比如回馈社区和承担其他社会责任，并反向推动企业获得更高的社会期望和业绩绩效，更进一步提升员工的敬业度和使命感。企业信息能力是强大的基础，它作为企业能力的重要组成要素、而且是战略性要素，在企业获取竞争优势、实现可持续发展的过程中发挥至关重要的作用。企业信息能力可以在企业内部生产、经营、技术、管理等环节发挥作用;而通过企业信息能力的塑造，企业的影响力得到提升，竞争优势不断增强而形成外溢效应。良好的信息流通能力，既能帮助员工提升工作效率，更为互相学习、内外协作提供良好的基础，从而提高员工的工作积极性。企业还应根据不同员工的特点，如员工学历，有针对性地提供相应的信息资源，帮助他们提升工作效率，提升高学历员工的敬业度。

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