Ứng dụng học máy trong phân tích dữ liệu vào quản lý nguồn nhân lực

Abstract

Quản lý nguồn nhân lực (Human Resource Management - HRM) đóng vai trò quan trọng trong sự thành công của mỗi doanh nghiệp thông qua việc quản lý hiệu quả lực lượng lao động, từ đó làm nền tảng giúp doanh nghiệp phát triển bền vững. Sự thành công của mỗi doanh nghiệp đều có sự đóng góp của các nhân sự ở mọi cấp bậc. Tuy nhiên, hiện trạng tại một số doanh nghiệp có tỷ lệ nhân viên nghỉ việc nhiều, gây ra những cản trở trong công việc và có thể ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh. Vì vậy, việc giữ chân nhân sự đóng vai trò quan trọng bởi quản lý tốt sẽ giúp nâng cao hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. Nghiên cứu này xây dựng phân tích dự báo nhân viên nghỉ việc trên tập dữ liệu nhân sự của IBM. Tác giả tiến hành thực nghiệm mô hình máy học để dự báo nhân viên nghỉ việc qua các thuật toán Logistics Regression, K-Nearest Neighbors, Decision Tree, Support Vector Machine, Neural Network và Random Forest để tìm ra mô hình tối ưu. Thông qua kết quả thực nghiệm, các tổ chức có thể sử dụng những kết quả này để xây dựng chiến lược HRM mang lại nhiều ý nghĩa cho doanh nghiệp.