資源中心

肯耐珂薩發布敬業度大數據白皮書

2018-09-17

       這次的敬業度白皮書不是僅描述中國企業員工敬業度的群體畫像,而是側重于挖掘敬業度現狀背后潛藏的驅動因素。

       近日,人力資本云服務公司肯耐珂薩聯合復旦大學智慧城市研究中心發布了《2018 KNX敬業度大數據白皮書》(以下簡稱“敬業度白皮書”),敬業度白皮書結果來自于對KNX積累的1030萬員工敬業度調研大數據的深度實證研究。

       因此我們也可以理解為,這份敬業度白皮書涵蓋的范圍是“驅動因素與員工敬業度的變量關系”和“適合中國市場的敬業度預測模型”,而非僅僅傳統的分類走勢。

企業文化、信息能力、領導者,敬業度驅動因素Top 3

       影響員工敬業度的因素有很多,員工會根據他們所得到的資源、支持的程度來決定他們的工作敬業水平。與傳統敬業度報告的差別在于,白皮書基于機器學習,解析出了驅動因素影響的中間層——即“領導者”、“信息能力”這兩項因素除了自己本身影響敬業度指數外,它兩還能同時通過影響其他的“戰略”、“文化”,二次影響敬業度指數。


       在六大維度中,“企業文化”是對敬業度提升最顯著的因素;

       “信息能力”是第二大驅動因素,但它對敬業度的直接效應并不強,而是通過影響“企業文化”、“戰略明晰”這兩個因素來提高員工敬業度;

       領導者對員工敬業度也有著不可忽視的影響,排在第三位,它是通過“企業文化”和“戰略明晰”來間接影響企業員工敬業度。

利用機器學習及早識別敬業度“特殊群體”

      肯耐珂薩聯合復旦大學智慧城市研究中心利用機器學習分析了超過1030萬員工敬業度數據,創建了可以進行檢測預警的算法,這是人工智能在敬業度分析的首次使用。

      敬業度白皮書揭示了3條有效預測規則,這可以用來幫助企業判別“特殊群體”,并對“特殊群體”的敬業度特征進行預測。該算法無法從數據當中識別任何員工個體,因此無需擔憂隱私問題。

      此次構建的敬業度模型,通過“預測敬業度值”和“員工的實際敬業度值”對比,其預測準確率高達95%,在該模型基礎上,機器學習可以通過規定不同類型的特殊群體,來推測識別他們的重要普遍特征,這將為企業的敬業度培養提供智能化改進建議。

點擊下載完整版“敬業度白皮書”

讓我們為您服務

3d杀号技巧