本文围绕HR年终述职数据分析展开，从核心定位、数据维度拆解、分析模型搭建、可视化呈现技巧和避坑指南五个维度，介绍了HR如何通过精准匹配受众需求、筛选高价值数据、构建关联分析模型提升述职说服力，同时结合权威报告数据和对比表格，帮助HR避免数据堆砌、造假美化等常见误区，将数据从展示工具转化为支撑业务决策的核心依据。

本文给出用Python预测员工的完整路径：先将流失、绩效等目标清晰量化，再以合规数据与高价值特征驱动建模，优先采用可解释且稳健的树模型与逻辑回归，并结合校准、阈值与Lift实现可行动的干预清单；上线时以批量或API嵌入HR流程，监控漂移与公平性，持续复训与复盘。在工程化协作与治理支持下（可用项目系统统一需求与验收），即可把人力分析从原型推向生产并落地产生留任与绩效提升。