视频在文章结尾
在进行员工离职风险分析，特别是年底人才盘点时，我们往往需要准确评估每位员工的离职概率。传统方法多依赖主观判断，缺乏基于个体的量化数据支撑。
为解决这一问题，我们可采用统计学中的逻辑回归（Logistic Regression）模型，实现两个核心目标：
1. 识别关键影响因素通过分析历史离职数据，量化评估薪酬、绩效、年龄、司龄、学历等因素与离职行为的关联强度，明确哪些因素对员工留存影响最显著。
2. 预测个体离职风险模型为每位员工输出0-1之间的概率值，精准量化其离职风险，实现从"经验判断"到"数据驱动"的转变。
这种科学化的评估体系，能够帮助管理者在人才盘点中更有效地识别高风险员工，前置制定保留策略，提升团队稳定性。
具体操作实施方案，详见下方视频讲解。
