优秀员工会频频跳槽吗?

眼下,HR们最大的痛苦和麻烦之一,便是企业优秀人才频繁跳槽的问题:从一线业务精英到总部技术骨干,从行政人事主管到财务审计专员,从封疆大吏到总监诸候们……似乎都在导演一场跳槽和转行风暴。而且,这股风似乎越演越烈,HR们烦心,BOSS们也担心。



正如一位著名的企业老板所说的,“为什么我们企业优秀人才总想跳槽?为什么该走的不走,不该走的都走了?……”


尽管跳槽在现下的职场也许很正常,但优秀人才的流失却不得不引起重视,而且不仅仅是HR们。

对此,我们首先需要明白:是否人才总是优秀的?谁才是真正优秀的人才?优秀人才真的总想跳槽吗?他们频繁跳槽的背后又是什么呢?


我们先来看一个非常有意思的企业案例对比:
S和F是同处长三角的两家知名企业,同为各自细分行业的领军型企业,差不多同时创业,同为上市公司??但十年之后,一个资产规模达到20亿,一个却还不到10亿。在总结各自10年成败的得失时,F认为:自己做得不太好,是因为企业的人才太优秀了;而S认为,自己能快速做到20亿,主要原因是企业的人才不太优秀。
一个似乎看不懂的结论:不太优秀,所以成功了;太优秀,所以没有成功!


那么,S和F又是如何看待“优秀”和“不优秀”的呢?
经过调查发现,F的人才从基层到中层再到高层,几乎清一色的名牌,不是来自于浙大、北大等名牌高校,就是来自于可口可乐、西门子、美的等名牌企业,这些人才的专业知识和技能,在企业所处的大小行业里绝对是一流的。而S的人才从基层到中层再到高层,除了个别来自于名校和名企外,绝大部分二、三流高校毕业,再或者是土生土长的“土老冒式”人才,他们的专业知识和技能,在企业所处的大小行业里也只是二、三流。这大概就是S和F所界定和总结的“优秀”。


但同样通过调查发现,F虽然拥有高专业素质和一流人才,但是队伍的心态和忠诚度,却远不及中低专业素质和二三流型人才的S,这才是F落后于S的真正原因!
因此,人才不全是优秀的,优秀也并非一定是人才。


那么,谁才是真正优秀的人才呢?
知识、技巧、态度是影响工作进行的三个重要因素,其中态度尤其扮演着带动的角色。知识解决“是什么”的问题,技能则是“怎么干”。

知识+技巧=能力,但这只是专业技能层面上的能力,另一种能力就是态度,它影响和决定着另两种能力的发挥及优秀与否。


因此,根据态度和能力,人才包括了以下四种:

1、态度很差,能力很差:这类人只能用“人裁”形容,因为他们最容易成被裁对象。

2、态度很好,能力很差:这类人可称之为“人材”,给老板的感觉是:将就用吧。

3、能力很强,态度很差:这类人对企业不认同,是“刚才”,对这类人才,老板很难用。

4、能力很强,态度很好:这类人认同企业,是给企业带来财富的人,也是老板最喜欢的人。这种人才是真正的优秀人才,即能力很强、态度也很好的“人财”。


转载声明: 本文转自 优秀员工会频频跳槽吗?



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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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