特征(例如使用职能转变特征提取378)、涉及职能持续时间的特征(例如使用职能持续时间特征提取380)、涉及平均位置数目的特征(例如使用平均#位置特征提取382)或者任何其它适当的特征(例如使用其它特征的特征提取384)。在一些实施例中，特征向量包括特征的有序组合。由特征提取374提取的特征向量通过训练386并且通过预测390接收。训练386使用所接收的特征向量来训练模型388。在一些实施例中，模型在所提取的特征向量的子集上训练并且在所提取的特征向量的不同子集上测试。在一些实施例中，一旦模型针对多于测试特征向量的预定阈值正确地预测留任风险，则使用该模型来针对与雇员(例如尚未做出离开公司的转变的那些雇员)的单独集合相关联的特征向量预测留任风险。在一些实施例中，针对特征向量正确地预测留任风险包括在特征向量与离开公司的雇员相关联的事件中确定阈值风险以上的留任风险、以及在特征向量与未离开公司的雇员相关联的事件中确定阈值风险以下的留任风险。预测390然后使用模型388来确定针对与所接收的特征向量相关联的用户的留任风险。
[0033]图4是图示了事务的实施例的图。在一些实施例中，任何适当数目的事务(例如事务400)存储在事务数据库(例如图2的事务数据库204)中。在所示出的示例中，事务400包括雇员标识符402(例如雇员ID、唯一雇员标识符等)、日期404(例如事务日期)、新工作信息406和先前工作信息408。新工作信息406包括任何适当的新工作信息(例如职称、职能、等级、位置、公司、监督者、薪资、轮班等)。在一些实施例中，新工作信息指示不同公司或者不具有公司(例如事务400指示雇员离开公司)。在一些实施例中，事务400指示公司内的工作转变(例如到新等级、职称、位置、监督者、薪资等)。先前工作信息408包括任何适当的先前工作信息(例如职称、等级、位置、公司、监督者、薪资等)。在一些实施例中，先前工作信息指示不同公司或不具有公司(例如事务400指示雇员加入公司)。
[0034]图5A是图示了特征向量的实施例的图。在一些实施例中，特征向量500包括用于表示从事务(例如图4的事务400)的时间序列提取的特征的特征向量。在一些实施例中，特征向量500的每一个特征包括从事务的时间序列所确定的计算的结果。在一些实施例中，所计算的特征向量包括特征向量值的集合。在所示出的示例中，特征向量500包括针对示例雇员所确定的特征值的集合。特征502包括职能数目。在一些实施例中，确定特征502包括确定时间序列中所表示的职能总数。在所示出的示例中，确定在时间序列中表示3个职能。特征504包括任期。在一些实施例中，计算特征504包括确定时间序列中的在公司的总持续时间。在所示出的示例中，确定时间序列表示15年任期。特征506包括每X年晋升。在一些实施例中，计算特征506包括确定在时间序列中找到的晋升之间的平均时间。在所示出的示例中，确定时间序列表示晋升之间的平均3年。特征508包括已经调动过职能(Has-Moved-Job-Funct1n)。在一些实施例中，计算特征508包括确定时间序列中的雇员是否曾经调动过职能。在所示出的示例中，从时间序列确定雇员已经调动过职能。特征510包括位置数目。在一些实施例中，计算特征510包括确定时间序列中所表示的工作位置的总数(例如雇员已经工作过的位置数目)。在所示出的示例中，从时间序列确定雇员已经在2个位置处工作过。特征512包括当前职能中时间。在一些实施例中，计算特征512包括确定在时间序列中找到的在当前职能中的总时间量。在所示出的示例中，从时间序列确定雇员已经处于当前职能中4年。
[0035]图5B是图示了权重向量的实施例的图。在一些实施例中，权重向量550包括与特征的集合(例如图5A的特征向量500中所示出的特征的集合)相关联的权重的集合。在一些实施例中，权重向量550包括来自模型构建器(例如图3A的模型构建器310)的输出。在一些实施例中，权重向量550包括模型。在一些实施例中，权重向量550的权重的符号表不相关联特征对留任风险的贡献的方向，并且权重向量550的权重的值表示相关联特征对留任风险的贡献的强度。权重552包括职能数目权重。在一些实施例中，将权重552乘以时间序列中所表示的职能总数，并且将积添加到留任风险值。在所示出的示例中，权重552包括-0.625。权重554包括任期权重。在一些实施例中，将权重554乘以由时间序列所表不的任期，并且将积添加到留任风险值。在所示出的示例中，权重554包括-0.556。权重556包括每X年晋升权重。在一些实施例中，将权重556乘以时间序列中所找到的晋升之间的平均时间，并且将结果添加到留任风险值。在所示出的示例中，权重556包括-0.461。权重558包括已经调动过职能权重。在一些实施例中，将权重558乘以时间序列中雇员是否曾经调动过职能(例如如果雇员曾经调动过职能则乘以I，否则乘以0)，并且将结果添加到留任风险值。在所示出的示例中，权重558包括-0.278。权重560包括位置数目权重。在一些实施例中，将权重560乘以时间序列中所表示的工作位置总数(例如雇员已经工作过的位置数目)，并且将结果添加到留任风险值。在所示出的示例中，权重560包括-0.067 ο权重562包括当前职能中时间权重。在一些实施例中，将权重562乘以时间序列中所找到的当前职能中的总时间量，并且将结果添加到留任风险值。在所示出的示例中，权重562包括0.313。
[0036]图6A是图示了工作层级的实施例的图。在所示出的示例中，职能600描述最高级企业单元。例如，公司的部，诸如制造、运营、财务、法律等。职能600的子单元是工作群组(例如工作群组602、工作群组604和工作群组606)。例如，在制造内，数个工作群组为子单元:质量保证、包装、组装、机械加工等。工作群组604的子单元是职称(例如职称608、职称610和职称612)。例如，在机械加工内，存在职称机械师1、机械师2、机械师监督者等。
[0037]图6B是图示了层级职能聚集的实施例的图。在一些实施例中，层级职能聚集包括确定与职称相关联的规格化职能。在所示出的示例中，图6B中示出的层级职能包括职能树，其包括在公司处找到的所有职能。在一些实施例中，例如由图3A的留任风险确定器300所处理的职能总数通过规格化(例如通过图3A的规格化器306 )减少。在一些实施例中，规格化包括确定与职称相关联的规格化职能。在一些实施例中，规格化职能包括使用层级工作聚集确定的职称。在所示出的示例中，职能被布置到层级组织中。所选择的职能分组(例如在分组周围使用虚线所指示的)被确定为在层级组织中是接近的，而使得它们的规格化职能包括相同职能。在一些实施例中，规格化职能包括将若干职能组合成单个规格化职能以减少职能总数。在所示出的示例中，将战略和财务组合成单个职能，将合规和法律组合成单个职能，将市场、销售和销售及市场支持组合成单个职能，将分析(clinical)、质量保证和规章事务组合成单个职能，并且将技术和制造组合成单个职能。在所示出的示例中，24个职能以该方式减少为17个。在一些实施例中，工作水平以类似地方式聚集以减少工作水平总数。在一些实施例中，用于层级职能聚集的过程使用成团聚集。规格化职能被指派对应于每一个职能。采取步骤的集合，其中在每一个步骤中将两个职能合并成规格化职能，这基于哪两个职能在职能内的职称以及雇员做出职能之间的转变的方面是最接近的。当职称和转变指示停止时(例如当确定为最接近的两个职能不如阈值接近度接近时)，过程停止。在各实施例中，还使用聚集来聚集职称和/或工作群组。在一些实施例中，聚集生成表格，所述表格将所有职称映射到压缩职称数目的聚集体。例如，职称数目的压缩产生原始职称数目的50-90%。
[0038]图7是图示了用于预测留任风险的过程的实施例的流程图。在一些实施例中，图7的过程由图1的留任风险确定器106执行。在700中所示的示例中，使用雇用数据确定事务的时间序列的集合，其中事务的每一个时间序列与一个雇员相关联。在一些实施例中，雇用数据包括性能数据(例如每年的晋升数目、性能排名、销售度量等)。在702中，基于雇员转变特性来过滤事务的时间序列的集合以确定时间序列的子集。在704中，通过规格化时间序列的子集来确定时间序列的模型集合。在各实施例中，规格化时间序列的子集包括确定与雇员职称相关联的规格化的雇员职称、确定与雇员水平相关联的规格化的雇员水平、确定与雇员薪资相关联的规格化