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基于组合赋权和改进TOPSIS法的新生代知识型员工离职预警模型研究
标题：基于组合赋权和改进TOPSIS法的新生代知识型员工离职预警模型研究
摘要：随着知识经济的蓬勃发展，企业对知识型员工的需求更加迫切。然而，新生代知识型员工的流动性大大加大了企业的人力资源管理难度。因此，建立一个有效的离职预警模型对于企业稳定人力资源具有重要的意义。本研究基于组合赋权和改进TOPSIS法，通过对员工个人特征、岗位特征以及企业特征进行综合评估，构建了一个新生代知识型员工离职预警模型，为企业提供预警及时采取措施的依据。
关键词：新生代知识型员工；离职预警模型；组合赋权；TOPSIS法
引言
在知识经济时代，知识型员工作为企业的重要资源之一，对企业的发展起着至关重要的作用。然而，由于新生代知识型员工的自由度和流动性增加，企业面临着更大的员工离职风险。员工离职不仅会导致人力资源的流失，还将产生人员更替带来的人力成本和业务连续性的隐患。因此，建立一个有效的离职预警模型对于企业稳定人力资源管理具有重要的意义。
方法
1.数据收集与预处理：收集新生代知识型员工的个人特征数据、岗位特征数据以及企业特征数据。对数据进行预处理，包括数据清洗、数据归一化等。
2.组合赋权：根据专家评价以及层次分析法，确定各指标的权重。
3.改进TOPSIS法：改进TOPSIS法用于综合评估员工的离职风险。首先，计算每个指标的正理想解和负理想解。然后，根据指标权重和离理想解的距离计算各样本的综合评估值。最后，按照评估值的大小，为员工进行排序。
结果与讨论
本研究应用所建模型对某公司的新生代知识型员工进行了离职预警分析。结果显示，该模型能够有效地识别出离职风险较大的员工，并给出相应的预警。进一步分析发现，员工的个人特征、岗位特征以及企业特征对离职风险具有不同程度的影响。其中，个人特征中的工作满意度、职业发展空间以及薪酬待遇是影响离职风险的重要因素。
结论
本研究基于组合赋权和改进TOPSIS法，构建了一个新生代知识型员工离职预警模型。通过对员工个人特征、岗位特征以及企业特征进行综合评估，该模型能够有效地预测员工的离职风险。企业可以根据该模型提前采取相应的措施，提高员工的工作满意度、提供职业发展空间以及优化薪酬待遇，从而降低员工离职率，保持人力资源的稳定性。
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