文：先行智庫
原文標題：如何運用Power BI預測員工離職？這篇1次學會！
重點閱讀：
到底有沒有什麼方式，可以更精準的預測，造成員工離職的原因有哪些？
有的。你可以用Power BI的「關鍵影響因數」功能，你不僅可以了解造成員工離職的因素有哪些，還可以進一步分析各部門的離職主要因素為何。
本文將拆解Power BI的「關鍵影響因數」操作步驟，讓你馬上開始分析。
員工離職，對於企業的損傷相當大。不僅少了即戰力，還要付出額外的成本招募與訓練新人。能夠降低離職率，是眾多企業努力的方向。然而離職的原因有很多種，最常見的判斷形式，就是從離職面談，得知員工離職的原因。不過既然都要離職了，員工也不一定會和你說真話。
那到底有沒有什麼方式，可以更精準的預測，造成員工離職的原因有哪些？
關於預測員工離職，我們會想知道幾個問題：
- 造成員工離職的因素有哪些？
- 眾多因素當中，何者最容易造成員工離職？
- 具備哪些特徵的員工，離職機率最高？
- 各部門的離職主要因素為何？
上述這些問題，都可以運用Power BI的「關鍵影響因數」來完成。
這是一份員工資料表，裡面記錄了所有曾加入本公司的員工資料，分別有以下幾個欄位：年齡、部門、離公司距離、教育、學科、員工編號、環境滿意度、性別、時薪、工作契合度、職等、職務、工作滿意度、婚姻狀況、月收入、待過公司數、超過18歲、加班、薪資成長比率、考績、員工關係滿意度、員工股票選擇權、總年資、去年訓練次數、工作生活平衡、公司年資、既有職務的年資、距離上次升遷時間、跟現有主管相處年數。
還有最重要的欄位「離職」。該欄位只有兩個選項「是」、「否」。「是」表示該員工已經離職了；「否」則表示該員工仍在職。我們現在想了解的就是，會影響該欄位為「是」，的因素有哪些？其中哪一個因素影響最大？
首先，你可以將這份員工資料表匯入到Power BI，並選取視覺效果「關鍵影響因數」。
接著在「分析」放上「離職」，並在視覺效果上的「有什麼會影響離職 成為 」選擇「是」。
接著在說明依據，放上你想判斷的因素的欄位。我們先放上「加班」、「職務」、「部門」、「年齡」。這時候你就會在左手邊看到，各個因子，對於離職的影響程度了。
下圖為例，以公司全體而言，年齡為21歲以下的員工，相較於21歲以上的員工，離職機率高達3.57倍。
你也可以放上篩選器，篩選不同部門的關鍵影響因素為何。
接著你在點選「47.1%」，就會告訴你，什麼樣特徵的員工，會高達47.1%的人離職了。
隨著資訊科技進步，HR可以善用AI演算法，來預測離職的可能因素。電腦只能告訴你統計的結果，還是需要HR針對這些分析結果作解讀。AI只能告訴你「是什麼？」，至於「為什麼？」就需要人類依據經驗來進行歸納和判斷了。現在透過Power BI，HR不需要學寫程式，只需用圖形化的BI工具，就可以自由輕鬆的與AI協作。
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