虽然研究过去的离职率很有意义，但企业还必须要能够预测未来的离职率，以衡量公司未来的业绩。预测的离职率可以拿来与同一行业或领域中的其他企业进行比较。如果预测的离职率不是很理想，企业现在可以制定策略来减少员工流动。 如果知道几个月份的离职率数据，你可以推算出当年其他月份的离职率。记住，推算所得的数值是预测数值。它可能没有考虑会影响实际离职率的季节性变化。  使用公式Ra=1+Rc12/N−1∗100{\displaystyle R_{a}=1+R_{c}^{12/N}-1*100}。  Ra{\displaystyle R_{a}} = 年化离职率  Rc{\displaystyle R_{c}} = 累计离职率  N{\displaystyle N} = 观察的时间段数。 假设一家公司想用一月到五月的数据推算出其年度离职率。1月1日时，该公司拥有2,050名员工。离职员工人数是125人，而新招聘员工人数为122人。因此，年终员工人数为2,047人。  计算截止时的累计离职率。员工的平均人数为2,048.5人，计算过程如下：(2,050+2,047)/2=2,048.5{\displaystyle (2,050+2,047)/2=2,048.5}。累计离职率为6.1%，计算过程如下：(125/2,047)∗100=6.10{\displaystyle (125/2,047)*100=6.10}。 推算年度离职率。累计离职率为6.1%，从一月到五月一共5个月，因此观察的时间段数为5段。 Ra=1+.06112/5−1∗100{\displaystyle R_{a}=1+.061^{12/5}-1*100} Ra=1.0612.4−1∗100{\displaystyle R_{a}=1.061^{2.4}-1*100} Ra=1.153−1∗100{\displaystyle R_{a}=1.153-1*100} Ra=.153∗100=15.3{\displaystyle R_{a}=.153*100=15.3} 因此，年化离职率为15.3%。 使用的公式相同，不过使用的数据是3个月的数据，而不是12个月的数据。例如，假设上文示例中的那家公司想用四月和五月的数据来预测整个第二季度的离职率。4月1日时，该公司拥有2,049名员工。四月和五月的离职员工人数是37人，而新招聘员工人数为35人。因此，截至5月31日，期末员工人数为2,047人。  计算该季度的累计离职率。员工的平均人数为2,048人，计算过程如下：(2,049+2,047)/2=2,048{\displaystyle (2,049+2,047)/2=2,048}。那两个月的累计离职率为1.81%，计算过程如下：(37/2,048)∗100=1.807{\displaystyle (37/2,048)*100=1.807}。 推算该季度其他月份的离职率。累计离职率为1.81%，四月和五月一共2个月，因此观察的时间段数为2段。 Ra=1+.01813/2−1∗100{\displaystyle R_{a}=1+.0181^{3/2}-1*100} Ra=1.01811.5−1∗100{\displaystyle R_{a}=1.0181^{1}.5-1*100} Ra=1.02727−1∗100{\displaystyle R_{a}=1.02727-1*100} Ra=.02727∗100=2.727{\displaystyle R_{a}=.02727*100=2.727} 第二季度的预测离职率为2.73%。
了解预测离职率的意义。 学习年化数据的公式。 根据月度数据推算出年度离职率。 预测季度离职率。
了解预测离职率的意义。 学习年化数据的公式。 根据月度数据推算出年度离职率。 预测季度离职率。