员工离职是指在任何组织中，一名员工被一名新员工替换。

是否可以为每位员工分配一个离职或离职风险得分，并将其作为员工离职预测得分的指标？是什么让这个员工有可能离开&相反，什么是返利，是什么让这个员工留下来？不仅知道，这个员工离职的可能性有多大？我们能确定这个员工什么时候离开吗？最重要的是，如何避免或防止这种情况发生，如果员工离职，对公司有什么影响？

有了现成的人工智能、机器和深度学习技术，淘客放单平台，云市场，计算机能解决这些问题吗？重要的是，数据是否支持这些问题的答案？使用深度学习人工智能练习是否可以预测和解释离职率，使管理者能够做出更好的决策，物联网是什么，让高管看到预期的结果？

前一段时间，我曾尝试使用SAP HANA中的预测分析库，什么大数据，使用随机森林分类技术，获取员工离职问题的答案。

现在我又想到了使用可用的机器学习和深度学习库（如TensorFlow）以及SAP analytics on Cloud数字会议室解决方案来获取答案有空。这是获得员工离职见解和评估其风险影响的完美方法，不仅在人力资本管理职能方面，而且对整个业务都有影响。

这里分享的是一个观点，同时使用IBM提供的示例数据，由RenewHR提供SAP合格包解决方案

更多详细信息和工作演示可在vikasohri/员工离职

本质上，通过深度学习模型可以预测每个员工个体化的离职风险和导致离职的因素或主导特征。

机器模型培训可以在HANA或HANA外部机器学习界面上进行，在所示的例子中，它是在外部完成的，SAC带来的预测结果将与其他组织数据元素一起进行详细解释。

在培训、薪酬、继任、福利等整体组织环境中，可以进一步探讨导致人员流失的主要特征以及它对核心业务线的影响，影响销售、生产力、客户服务等。