CN113344528A - 一种员工离职原因的分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种员工离职原因的分析方法，获得用于表示离职员工的基础信息的第一属性分类列表；获得用于表示离职员工的离职原因的第二属性分类列表；将第一属性分类列表与第二属性分类列表依据离职员工的身份信息进行一对一匹配；从第一属性分类列表中任意选择一种或多种特点属性以将离职员工划分为多种类型，并结合特点属性形成每种类型离职员工的离职画像；据第一属性分类列表与第二属性分类列表的匹配关系获得每个离职画像的所有离职原因，且赋予该离职画像的每一种离职原因的影响系数以获得用于表示每一类型离职员工离职原因的影响系数表；本发明离职的根本原因并挖掘弱相关原因，减少人才流失，促进企业进行管理提升。

Description

一种员工离职原因的分析方法

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，具体涉及一种员工离职原因的分析方法。

背景技术

人才竞争已成为企业竞争的重要内容，人才的流失对企业的发展将带来重要影响，分析人才流失原因并提出相应的解决方法和对策，已成为刻不容缓的任务，而在探究员工离职原因的方法上，传统的方法一般通过离职谈话的方式，将离职原因笼统归为外部因素、企业内部因素和人员自身因素，这种传统的通过谈话确定离职原因的方式存在缺点如下：

(1)离职谈话一般采用大纲提问模式，容易造成谈话流于形式，员工依据提问框架，顺势回答，或者对真实想法有所隐瞒，造成无法探究其离职根本原因以及不同离职原因的影响系数。

(2)传统的离职原因一般归结为外部因素、企业内部因素及个人因素，未对不同类型员工的离职原因进行分类统计；并且形成的结论一般集中在直接原因，未对弱相关原因进行探究，因此解决方法和对策不具有指导作用。

(3)同一离职原因对于不同类型员工影响程度不一，传统方法一般缺少对于影响程度的再次判定。

发明内容

本发明的目的在于提供一种员工离职原因的分析方法，以解决现有技术中的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明具体提供下述技术方案：

一种员工离职原因的分析方法，包括以下步骤：

步骤100、在系统中创建用于表示离职员工的自身特点的第一属性条目，将每位离职员工的基础信息与所述第一属性条目进行匹配并录入系统，以获得用于表示离职员工的基础信息的第一属性分类列表；

步骤200、在系统中创建用于表示离职员工的离职原因的第二属性条目，将每位离职员工的离职原因与所述第二属性条目进行匹配并录入系统，以获得用于表示离职员工的离职原因的第二属性分类列表；

步骤300、将所述第一属性分类列表与所述第二属性分类列表依据离职员工的身份信息进行一对一匹配；

步骤400、所述第一属性条目具有多种特点属性，所述第二属性条目具有多种离职属性，从系统中任意选择一种或多种所述特点属性以将离职员工划分为多种类型，并结合所述特点属性形成每种类型离职员工的离职画像；

步骤500、依据所述第一属性分类列表与所述第二属性分类列表的匹配关系获得每个离职画像的所有离职属性，且赋予该离职画像的每一种离职属性的影响系数以获得用于表示每一类型离职员工离职原因的影响系数表，来分析不同类型离职员工的离职主要原因。

作为本发明的一种优选方案，还包括对所述影响系数表的校正方法，包括如下步骤：

对系统中原有离职员工的离职原因进行二次采集，以获得二次校准数据；

当所述二次校准数据与系统中原有数据存在不同点时，重新录入所述二次校准数据，并更新所述第二属性分类列表，以更新所述影响系数表。

作为本发明的一种优选方案，还包括对所述影响系数表的更新方法，包括如下步骤：

将新离职员工的基础信息和离职原因录入系统；

系统分别更新所述第一属性分类列表和所述第二属性分类列表，以更新所述影响系数表。

作为本发明的一种优选方案，每个所述离职员工的离职画像对应的所有离职属性为所述第一属性分类列表内的多个所述基础信息的组合结果，每个离职画像的离职属性为第二属性分类列表的多个所述离职原因的组合结果，设定所述离职属性的先后顺序以及出现频次的影响权重，且所述影响系数表内利用所述影响权重加权总和计算同一类型所述离职画像对应的离职属性的影响系数并按照大小排序；

所述系统通过纵向对比至少含有一项所述离职属性不同的所述离职画像对应的离职原因，以分析不同类型所述离职员工的离职原因的差异，并且所述系统通过横向对比所述离职属性完全相同的同一类型所述离职员工对应的离职原因，以统计同一个所述离职原因出现的频次。

作为本发明的一种优选方案，在步骤300中，所述影响系数表用于保存不同类型的离职员工的离职原因及每个离职原因的影响系数，并且通过统计所述影响系数表中同一类型的离职员工的离职原因出现频率重新确定每个离职原因的影响系数，具体的实现方法为：为每个所述离职员工提供调查问卷，初步确定每个所述离职员工的多个离职原因，并根据所述离职原因的排序确定每个所述离职原因的影响系数；

将所述影响系数表划分为多个匹配所述离职员工类型的存储单位，将每个所述离职员工的调查问卷结果作为离职原因保存在对应的存储单位；

统计同一个所述存储单位内同一类型的所述离职员工的所述离职原因，并计算每个所述离职原因的出现频率，来重新划分每种类型离职员工对应不同所述离职原因的影响系数。

作为本发明的一种优选方案，对在职员工的调查问卷提取所述在职员工的意见项并计算同一个意见项的出现频率，以验证所述离职员工的离职原因与所述在职员工的意见项之间的对应关系，并调整与所述意见项对应的所述离职原因的最终影响系数，提高与所述意见项的频率最高对应的所述离职原因的最终影响系数。

作为本发明的一种优选方案，定期通过调查问卷方式提取所述在职员工的工作意见，并且统计同一类型的所述在职员工的工作意见作为意见项以提前预知同一类型员工的工作情况；

按照所述意见项频率大小顺序依次调整对应的离职原因的最终影响系数，并且将对应调整最终影响系数后的所述离职原因重新排列。

作为本发明的一种优选方案，所述影响系数表内还设有用于保存每种类型员工的管理条例的存储单元，且建立所述每种类型员工的管理条例与对应类型所述离职员工的离职原因之间的映射关系，根据每个类型所述离职员工的离职原因确定对应的管理条例并以点单位分析方式横向调整公司的管理条例，且按照最终影响系数的先后顺序依次调整公司的管理条例。

作为本发明的一种优选方案，将仅有一个所述基础信息不同的离职员工作为一个线性分析集合，通过对比该线性分析集合内的离职员工的离职原因以确定该存在不同的基础信息对离职的影响，并确定与该线性分析集合内不同类型离职员工的离职原因对应的管理条例并依据离职原因调整所述管理条例。

作为本发明的一种优选方案，创建一个线性分析集合的实现方式为：

任意选定一个存储单位对应的所述离职员工的离职画像的基础信息，选择任一个所述基础信息作为线性分析的对比项目，所述离职画像对应的剩余的所述基础信息作为固定项目；

从所述影响系数表的所有存储单位内选择与所述固定项目相同，且与线性分析的对比项目不同的所述离职员工对应的离职原因；

分析线性分析的所述对比项目不同且其他的所述固定项目相同的离职原因，分别从每个存储单位提取对应所述离职原因的管理条例。

本发明与现有技术相比较具有如下有益效果：

本发明利用算法先创建员工的分类方式，每个员工对应一种员工类型，统计离职员工对应的员工类型和离职原因，根据同一种员工类型对应的离职原因出现频率来初步确定每个离职原因的影响系数，并且通过定期的统计在职员工的工作意见与离职原因进行匹配，来二次调整每个离职原因的影响系数，实现预先推测并校正每种类型员工的离职原因，并将影响系数较高的离职原因与公司的管理条例进行匹配，根据离职原因调整公司的运行情况，促进企业进行管理提升。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。

图1为本发明实施例提供的不同类型员工离职原因分析方法的流程示意图。

图2为本发明实施例提供的第一种类型员工离职原因分析方法的流程示意图。

图3为本发明实施例提供的第二种类型员工离职原因分析方法的流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明提供了一种员工离职原因的分析方法，在探究员工离职原因的方法上，传统的方法一般通过离职谈话的方式，将离职原因笼统归为外部因素、企业内部因素和人员自身因素，而本实施方式利用算法先创建员工的分类方式，每个员工对应一种员工类型，统计离职员工对应的员工类型和离职原因，根据同一种员工类型对应的离职原因出现频率来初步确定每个离职原因的影响系数，并且通过定期的统计在职员工的工作意见与离职原因进行匹配，来二次调整每个离职原因的影响系数，实现预先推测并校正每种类型员工的离职原因。

同时将每种类型离职员工的离职原因与公司对每种类型员工的管理方式建立映射关系，从而根据离职原因调整管理方式，促进企业进行管理提升。

具体包括以下步骤：

步骤100、在系统中创建用于表示离职员工的自身特点的第一属性条目，将每位离职员工的基础信息与第一属性条目进行匹配并录入系统，以获得用于表示离职员工的基础信息的第一属性分类列表。

需要补充说明的是，离职员工的基础信息包括其自身的员工属性信息以及在公司工作的工作属性信息，第一属性分类列表的基础信息分别包括离职员工的自身属性以及工作属性，且基础信息的条目数量和条目名称自定义设置，基础信息的划分深度至少包括两级，其中第一级基础信息划分的条目包括但不限于性别、年龄、学历、职务和本公司工作年限；每个第一级基础信息条目对应的细化项目至少为两个，且不同细化项目的组合结果对应一种类型的离职员工。

第一属性分类列表中的多个细化项目的组合结果对应一种类型的员工，比如说构建一种类型的离职员工，其性别为男；年龄为30岁以下；学历为本科人数；职务为普通员工；在公司服务年限为不足3年等等。

其中，员工属性分类方式的分类条目和细化项目具体如下表1所示。

表1员工属性分类表

步骤200、在系统中创建用于表示离职员工的离职原因的第二属性条目，将每位离职员工的离职原因与第二属性条目进行匹配并录入系统，以获得用于表示离职员工的离职原因的第二属性分类列表。

步骤300、将第一属性分类列表与第二属性分类列表依据离职员工的身份信息进行一对一匹配。

传统的离职原因笼统归为外部因素、企业内部因素和人员自身因素，比如说工资收入、发展空间、通勤距离等等，现有技术未对不同类型员工的离职原因进行分类统计；并且传统形成的离职结论一般集中在直接原因，未对弱相关原因进行探究，因此无法形成具有指导意义的解决方案和对策。

而本实施方式将离职原因与离职员工的身份信息进行匹配，因此可以统计同一种类型离职员工的离职原因，以及不同类型离职员工的离职原因之间的差异，且确定每个离职原因对每种类型的离职员工的影响系数大小，从而确定离职根本原因以及离职原因的强弱程度，方便企业及时调整管理条例，关注员工的职业发展规划以及生活质量诉求。

步骤400、第一属性条目具有多种特点属性，第二属性条目具有多种离职属性，从系统中任意选择一种或多种特点属性以将离职员工划分为多种类型，并结合特点属性形成每种类型离职员工的离职画像。

所有第一属性分类列表内的多个基本信息的组合即可形成一种类型的离职员工，不同基本信息的组合结果构建不同类型离职员工的离职画像，离职员工从第二属性分类列表内按序选择多个离职原因，即可建立第一属性分类列表与第二属性分类列表之间的匹配关系，从而确定同一种类型的多个离职员工选择的离职原因差异，以及不同类型的多个离职员工之间的离职原因差异，进而纵向对比至少含有一个基本信息不同的的离职原因差异，以纵向调整公司的运行情况，横向对比所有细化项目相同的同一类型离职画像的离职原因差异，以横向调整公司的运行情况。

所有的细化项目相同的离职员工为同一类型的员工，通过分析同一类型员工的离职原因，可以横向调整公司对该类员工的管理情况，有一个细化项目不同的离职员工则分为不同类型的员工，比如说通过分析年龄不同，而其他细化项目相同的离职员工的离职原因，则可以纵向调整公司对不同年龄段的员工的管理情况。

即每个离职员工的离职画像对应的所有离职属性为第一属性分类列表内的多个基础信息的组合结果，每个离职画像的离职属性为第二属性分类列表的多个离职原因的组合结果，影响系数表内同一类型离职画像对应的离职属性的影响系数按照同一个离职属性的先后顺序以及出现频次进行排序。

系统通过纵向对比至少含有一项离职属性不同的离职画像对应的离职原因，以分析不同类型离职员工的离职原因的差异，并且系统通过横向对比离职属性完全相同的同一类型离职员工对应的离职原因，以统计同一个离职原因出现的频次。

步骤500、依据第一属性分类列表与第二属性分类列表的匹配关系获得每个离职画像的所有离职属性，且赋予该离职画像的每一种离职属性的影响系数以获得用于表示每一类型离职员工的离职原因的影响系数表，来分析不同类型离职员工的离职主要原因。

当一个离职员工在第二属性分类列表内选择离职原因，在第一属性分类列表中选择该离职员工的特点属性，以确定该离职员工的分类，将多个同一种类型的离职员工对应的离职属性进行统计分析并保存在影响系数表内，根据影响系数表内离职原因的影响系数来确定离职主要原因。

作为本实施方式的一个创新点，本实施方式的影响系数表中某种类型离职员工对应的离职原因并不是一成不变的，而是通过多重校正方法以提高准确性，包括如下步骤：

(1)对系统中原有离职员工的离职原因进行二次采集，以获得二次校准数据，当二次校准数据与系统中原有数据存在不同点时，重新录入二次校准数据，并更新第二属性分类列表，以更新影响系数表。

(2)定期通过调查问卷方式提取在职员工的工作意见，并且统计同一类型的在职员工的工作意见作为意见项以提前预知同一类型在职员工的工作情况；按照意见项频率大小顺序依次调整与意见项相同的离职原因的最终影响系数，并且将对应调整最终影响系数后的离职原因重新排列。

通过对在职员工的调查问卷提取在职员工的意见项并计算同一个意见项的出现频率，以验证离职员工的离职原因与在职员工的意见项之间的对应关系，且二次调整与意见项对应的离职原因的最终影响系数，增加与意见项的频率最高对应的离职原因的最终影响系数。

即先统计在职员工的意见项，并对意见项的出现频率进行排序，当离职员工仅有一个离职原因出现在在职员工的意见项中，且调整该离职原因对应的最终影响系数最高，当有两个离职原因出现在在职员工的意见项中，则根据对应的意见项的排序调整两个离职原因的最终影响系数，统计同一类型的所有离职员工的离职原因频率时，以两年或者一年之内的离职原因为统计目标，而更早时期的离职员工的离职原因不具备参照意义。

另外，本实施方式还提供了一种对影响系数表的更新方法，即当有新的离职员工出现时，对影响系数表的更新方式，具体包括如下步骤：

1、将新离职员工的基础信息和离职原因录入系统；

2、系统分别更新第一属性分类列表和第二属性分类列表，以确定该离职员工对应的离职类型，添加在影响系数表中同一离职类型的存储单元内，以增加离职员工的数量，然后，将该离职员工的离职原因先后顺序与影响系数表中已存在的离职原因进行对比，对比出相同的离职原因以及新的离职原因，将离职原因的频次和顺序划分为不同的影响权重以更新影响系数表中同一离职类型对应的离职原因影响系数。

即本实施方式的影响系数表用于保存不同类型的离职员工的离职原因及每个离职原因的影响系数，并且通过统计影响系数表中同一类型的离职员工的离职原因出现频率重新确定每个离职原因的影响系数，具体的实现方法为：

①为每个离职员工提供调查问卷，初步确定每个离职员工的多个离职原因，并根据离职原因的排序确定每个离职原因的影响系数；

②将影响系数表划分为多个匹配离职员工类型的存储单位，将每个离职员工的调查问卷结果作为离职原因保存在对应的存储单位；

③统计同一个存储单位内同一类型的离职员工的离职原因，并计算每个离职原因的出现频率，来重新划分每种类型离职员工对应不同离职原因的影响系数。

因此本实施方式为每个离职员工提供调查问卷，初步确定离职员工的多个离职原因，并根据离职原因的排序确定每个离职原因的影响系数，将影响系数表划分为多个匹配离职员工类型的存储单位，将每个离职员工的调查问卷结果作为离职原因保存在对应的存储单位，离职原因按照影响系数按序排列在存储单位内，且离职原因在本实施方式的存储单位内为变动状态，离职原因的影响系数根据上述更新方式不断调整。

本实施方式通过统计同一类型的离职员工的同一离职原因出现频率，来完成对离职原因的最终影响系数，但是由于每个阶段的公司管理制度有所改变，两年内的离职原因与当前的工作环境可能会有所出入，本实施方式又增加在职员工的实时工作意见，来与当前离职员工的离职原因进行对比，当工作意见对应的意见项排序进行对比，从而二次调整每个离职原因的最终影响系数，更加符合实时的工作环境，提高离职原因的统计和权重分析的准确性，从而更加完善且精确的调整公司的管理制度。

因此本实施方式根据不同类型的离职员工的离职原因影响系数，提出具有针对性的解决措施，效正其离职的根本原因并挖掘弱相关原因，减少人才流失，促进企业进行管理提升。

影响系数表内还设有用于保存每种类型员工的管理条例的存储单元，且建立每种类型员工的管理条例与对应类型离职员工的离职原因之间的映射关系，根据每个类型离职员工的离职原因确定对应的管理条例并以点单位分析方式横向调整公司的管理条例，且按照最终影响系数的先后顺序依次调整公司的管理条例。

将仅有一个特性属性不同的离职员工作为一个线性分析集合，通过对比该线性分析集合内的离职员工的离职原因以确定该存在不同的基础信息对离职的影响，并确定与该线性分析集合内不同类型离职员工的离职原因对应的管理条例并依据离职原因调整管理条例。

创建一个线性分析集合的实现方式为：

任意选定一个存储单位对应的离职员工的离职画像的基础信息，选择任一个基础信息作为线性分析的对比项目，离职画像对应的剩余的基础信息作为固定项目；

从影响系数表的所有存储单位内选择与固定项目相同，且与线性分析的对比项目不同的离职员工对应的离职原因；

分析线性分析的对比项目不同且其他的固定项目相同的离职原因，分别从每个存储单位提取对应离职原因的管理条例。

因此本实施方式通过利用组合分类方法对于离职员工对应不同基本信息的特定属性进行分类，确定每种类型的员工对应的细化项目数据，基于不同类型员工的特性属性统计构建不同类型的离职员工画像，并生成不同类型离职员工的影响系数表，如下表2所示，确定每种离职原因的影响系数并在新离职员工添加时调整每种离职原因的影响系数；再结合离职员工的离职原因与在职人员的工作意见结合，筛选两者匹配的离职原因并最终调整该离职员工的影响系数；并将影响系数较高的离职原因与公司的管理条例进行匹配，根据离职原因调整公司的运行情况，从而从根本上效正离职的根本原因，减少人才流失，促进企业进行管理提升。

表2影响系数表

如图2所示，不同类型员工离职原因的方法，本实施方式提供其中一种实施方式：

1.1、设定离职员工属性条目为性别男、年龄35岁及以下。

1.2、提取公司离职员工中35岁及以下男性离职问卷，并结合两年内或一年内同一类型员工的离职原因进行排序，确定每种离职原因相应的影响系数。

例如该类样本中离职原因排名第一的是工资收入，将其影响系数设为10，排名第二的是发展空间，将其影响系数设为9，以此类推。该定量标示值非固定，具体可由用户根据需要自定义。

1.3、提取相同类型的在职员工的问卷，并提取在职工作人员对公司的工作意见，结合工作意见和离职原因的对比结果，对离职原因进行补充并调整所有离职原因的影响系数。

例如通过在职员工的问卷调查结果，该样本人群80％人员的工资收入并没有提升，即便这样，仍然不影响他们离职决定，则需下调工资收入的影响系数；并对回访中的离职原因和离职原因的影响系数进行调整，该类离职原因比离职谈话中提及原因更加具有参考意义。

1.4、针对35岁及以下离职男性该样本重新调整其离职原因排序，以此提出企业相应的改进措施。

例如根据在职员工的问卷调查结果，对该类样本影响最大的离职原因进行再次修正后，发展空间为导致该类样本离职的最大原因，那么企业将着重关注35岁及以下男性员工的的职业发展规划以及个人成长通道。

基于上述一种员工离职原因的分析方法，如图3所示，本实施方式提供其中一种实施方式：

1.1、设定离职员工属性条目为性别男、年龄35岁及以下、学历硕士、部门领导人员、在本公司工作3-5年。

1.2、提取公司离职员工中在公司3-5年的35岁及以下硕士男性的部门领导人员的离职问卷，并对离职原因进行排序，赋予其相应的影响系数。

例如该类样本中离职原因排名第一的是通勤距离，将其影响系数设为10，排名第二的是薪酬待遇，将其影响系数设为9，以此类推。该定量标示值非固定，具体可由用户根据需要自定义。

1.3、针对该样本人群进行同一类型的员工问卷调查，并提取在职工作人员对公司的工作意见，结合工作意见和离职原因的对比结果，对离职原因进行补充并调整所有离职原因的影响系数，效正原有分析结果。

例如通过在职员工的问卷调查结果，基本现单位通勤时间要少于现单位通勤时间，那通勤距离仍作为该类人员离职的首要原因。

1.4、针对在公司3-5年的35岁及以下硕士男性的部门领导人员该样本重新调整其离职原因排序，以此提出企业相应的改进措施。

例如经过在职员工的问卷调查，对该类样本影响最大的离职原因仍然是通勤距离，那么企业将着重关注该类人群生活成本及生活质量诉求。

以上实施例仅为本申请的示例性实施例，不用于限制本申请，本申请的保护范围由权利要求书限定。本领域技术人员可以在本申请的实质和保护范围内，对本申请做出各种修改或等同替换，这种修改或等同替换也应视为落在本申请的保护范围内。

Claims (10)

1.一种员工离职原因的分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤100、在系统中创建用于表示离职员工的自身特点的第一属性条目，将每位离职员工的基础信息与所述第一属性条目进行匹配并录入系统，以获得用于表示离职员工的基础信息的第一属性分类列表；

步骤200、在系统中创建用于表示离职员工的离职原因的第二属性条目，将每位离职员工的离职原因与所述第二属性条目进行匹配并录入系统，以获得用于表示离职员工的离职原因的第二属性分类列表；

步骤300、将所述第一属性分类列表与所述第二属性分类列表依据离职员工的身份信息进行一对一匹配；

步骤400、所述第一属性条目具有多种特点属性，所述第二属性条目具有多种离职属性，从系统中任意选择一种或多种所述特点属性以将离职员工划分为多种类型，并结合所述特点属性形成每种类型离职员工的离职画像；

步骤500、依据所述第一属性分类列表与所述第二属性分类列表的匹配关系获得每个离职画像的所有离职属性，且赋予该离职画像的每一种离职属性的影响系数以获得用于表示每一类型离职员工离职原因的影响系数表，来分析不同类型离职员工的离职主要原因。

2.根据权利要求1所述的一种员工离职原因的分析方法，其特征在于，还包括对所述影响系数表的校正方法，包括如下步骤：

对系统中原有离职员工的离职原因进行二次采集，以获得二次校准数据；

当所述二次校准数据与系统中原有数据存在不同点时，重新录入所述二次校准数据，并更新所述第二属性分类列表，以更新所述影响系数表。

3.根据权利要求1所述的一种员工离职原因的分析方法，其特征在于，还包括对所述影响系数表的更新方法，包括如下步骤：

将新离职员工的基础信息和离职原因录入系统；

系统分别更新所述第一属性分类列表和所述第二属性分类列表，以更新所述影响系数表。

4.根据权利要求2所述的一种员工离职原因的分析方法，其特征在于，每个所述离职员工的离职画像对应的所有离职属性为所述第一属性分类列表内的多个所述基础信息的组合结果，每个离职画像的离职属性为第二属性分类列表的多个所述离职原因的组合结果，设定所述离职属性的先后顺序以及出现频次的影响权重，且所述影响系数表内利用所述影响权重加权总和计算同一类型所述离职画像对应的离职属性的影响系数并按照大小排序；

所述系统通过纵向对比至少含有一项所述离职属性不同的所述离职画像对应的离职原因，以分析不同类型所述离职员工的离职原因的差异，并且所述系统通过横向对比所述离职属性完全相同的同一类型所述离职员工对应的离职原因，以统计同一个所述离职原因出现的频次。

5.根据权利要求4所述的一种员工离职原因的分析方法，其特征在于：在步骤300中，所述影响系数表用于保存不同类型的离职员工的离职原因及每个离职原因的影响系数，并且通过统计所述影响系数表中同一类型的离职员工的离职原因出现频率重新确定每个离职原因的影响系数，具体的实现方法为：为每个所述离职员工提供调查问卷，初步确定每个所述离职员工的多个离职原因，并根据所述离职原因的排序确定每个所述离职原因的影响系数；

将所述影响系数表划分为多个匹配所述离职员工类型的存储单位，将每个所述离职员工的调查问卷结果作为离职原因保存在对应的存储单位；

统计同一个所述存储单位内同一类型的所述离职员工的所述离职原因，并计算每个所述离职原因的出现频率，来重新划分每种类型离职员工对应不同所述离职原因的影响系数。

6.根据权利要求5所述的一种员工离职原因的分析方法，其特征在于：对在职员工的调查问卷提取所述在职员工的意见项并计算同一个意见项的出现频率，以验证所述离职员工的离职原因与所述在职员工的意见项之间的对应关系，并调整与所述意见项对应的所述离职原因的最终影响系数，提高与所述意见项的频率最高对应的所述离职原因的最终影响系数。

7.根据权利要求6所述的一种员工离职原因的分析方法，其特征在于：定期通过调查问卷方式提取所述在职员工的工作意见，并且统计同一类型的所述在职员工的工作意见作为意见项以提前预知同一类型员工的工作情况；

按照所述意见项频率大小顺序依次调整对应的离职原因的最终影响系数，并且将对应调整最终影响系数后的所述离职原因重新排列。

8.根据权利要求6所述的一种员工离职原因的分析方法，其特征在于：所述影响系数表内还设有用于保存每种类型员工的管理条例的存储单元，且建立所述每种类型员工的管理条例与对应类型所述离职员工的离职原因之间的映射关系，根据每个类型所述离职员工的离职原因确定对应的管理条例并以点单位分析方式横向调整公司的管理条例，且按照最终影响系数的先后顺序依次调整公司的管理条例。

9.根据权利要求8所述的一种员工离职原因的分析方法，其特征在于：将仅有一个所述基础信息不同的离职员工作为一个线性分析集合，通过对比该线性分析集合内的离职员工的离职原因以确定该存在不同的基础信息对离职的影响，并确定与该线性分析集合内不同类型离职员工的离职原因对应的管理条例并依据离职原因调整所述管理条例。

10.根据权利要求9所述的一种员工离职原因的分析方法，其特征在于，创建一个线性分析集合的实现方式为：

任意选定一个存储单位对应的所述离职员工的离职画像的基础信息，选择任一个所述基础信息作为线性分析的对比项目，所述离职画像对应的剩余的所述基础信息作为固定项目；

从所述影响系数表的所有存储单位内选择与所述固定项目相同，且与线性分析的对比项目不同的所述离职员工对应的离职原因；

分析线性分析的所述对比项目不同且其他的所述固定项目相同的离职原因，分别从每个存储单位提取对应所述离职原因的管理条例。

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