RETENTION RISK DETERMINER

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a retention risk determiner for determining employee retention risk.SOLUTION: A retention risk determiner 300 comprises a grouper 302, a filter 304, a normalizer 306, a feature vector extractor 308, a model builder 310, and a predictor 312. The grouper 302 is for determining a set of time series of transactions, where each is associated with one employee. The filter 304 is for filtering the set of time series of transactions based on an employee transition characteristic to determine a subset of time series. The normalizer 306 is for determining a model set of time series by normalizing the subset of time series. The feature vector extractor 308 is for determining a set of feature vectors determined from a time series of the model set of time series. The model builder 310 is for determining one or more models based at least in part on the set of feature vectors. The predictor 312 is for predicting retention risk for a given employee using the one or more models.SELECTED DRAWING: Figure 3A 【課題】従業員の離職リスクを決定する離職リスク判定器を提供する。【解決手段】離職リスク判定器３００は、グループ化器３０２、フィルタ３０４、正規化器３０６、特徴ベクトル抽出器３０８、モデル構築器３１０、及び予測器３１２を備える。グループ化器３０２は、取引時系列のセットを決定する。各時系列は１従業員に関連する。フィルタ３０４は、従業員の異動特徴に基づいて取引時系列のセットをフィルタリングして、時系列のサブセットを決定する。正規化器３０６は、時系列のサブセットを正規化することにより、時系列のモデルセットを決定する。特徴ベクトル抽出器３０８は、時系列のモデルセットの中の時系列から決定される特徴ベクトルのセットを決定する。モデル構築器３１０は、特徴ベクトルのセットに少なくとも部分的に基づいて１又は複数のモデルを決定する。予測器３１２は、１又は複数のモデルを用いて所与の従業員の離職リスクを予測する。【選択図】図３Ａ