员工生命周期价值分析

解决全生命周期ROI的黑盒问题

当我们谈论“员工价值”时，多数团队只算了薪资总支出，却拿不到每个阶段的回报曲线。招聘成本花在了哪些人身上？培养投入究竟拉高了多长的高绩效产出期？为什么某一批员工在两年左右的产出突然下滑？本技能针对的就是这类口径模糊、缺少跨阶段归因的全生命周期ROI核算难题，直接从现有的人事数据出发，把“投入-培养-贡献-离职”串成一条可量化、可审计的链路。

核心能力与关键步骤

为了降低工程接入成本，技能不要求用户理解复杂的内部JSON结构，也不会把员工编号设为强制入参。

• 自然语言提取：只需说明“完成员工生命周期价值分析”，或上传已有的HR数据文件，系统会自主提取已确认事实，仅对缺失的最少必要项（如统计期间、指标口径、管理目标）发起追问。
• 数据体检与建模：自动对字段完整性、时间范围和异常值进行检查，生成可复核的明细表。当需要确定性计算或结构化校验时，调用 python scripts/run.py --input <json> --output <json> 运行脚本。
• 分层交付：计算结果按“事实、计算参数、判断依据、待确认项、下一步行动”分块呈现，先在对话中给出管理层可读的核心结论，再根据任务生成可下载的 Markdown、CSV 或 XLSX 文件。

适用边界与工程注意点

• 数据合规性：技能遵循最小必要原则，只处理分析任务必需的最少个人信息，不会索要无关的身份证号、账号密码或敏感病历。
• 外部基准处理：如果分析涉及外部行业基准数据，技能会明确标注来源、样本时间与适用范围；无法核验的数据会直接写入假设和待确认清单，绝不用看似精确的估计值替代未知事实。
• 操作边界：本技能仅输出分析结论与行动清单，不会声称已发送、申报或写入业务系统，除非宿主工具明确执行并回读状态。