随着我国经济的市场竞争逐步加剧,企业之间的核心竞争力也从传统的物质资料转变为人才,人才是引领企业高效持续发展的强力推动剂。而近年来我国各行各业的员工离职率一直居高不下,2017年员工离职率更是高达21.6%,对于企业经营发展战略、企业竞争力和生产效率造成了重大损失,因此进行员工流失问题研究,找出并分析员工流失问题的原因以及建立员工流失预测模型,对于企业发展具有重要意义。同时由于机器学习的迅猛发展,实现了对问题进行因果关系的研究进入到对相关关系的研究上,在统计学知识的基础上又让员工流失问题研究有了新的研究思路和方法。本文利用开源的IBM员工流失数据集,进行数据预处理和特征工程处理。预处理过程中删除四个无意义变量,并进行数据集的描述性统计分析。通过基于卡方检验的特征过滤及分析和基于相关系数的特征过滤及分析,结果表明包括性别、学历在内的11个自变量与因变量无明显相关关系。对于员工流失影响最大的几个因素分别为员工的期权水平、工作满意度、年龄、本岗工作时间、月收入、公司离家距离、是否加班。数据预处理后根据Logistic回归模型、随机森林算法、XGBoost算法和神经网络进行模型适用性分析及建模预测。所有模型的精度值和AUC值均高于0.8,其中神经网络的精度值和AUC值最高,接近0.9。其他预测模型在不同的研究目的中也有各自优势,可根据实际需要进行选择。同时由于数据集的特征标签中的流失标签和未流失标签比例差别极大,所以采用Borderline SMOTE方法（合成少数类过采样技术）和ADASYN（自适应合成抽样技术）处理进行数据采样,与未进行采样处理的数据同时进行模型训练与预测。结果显示经由Borderline SMOTE方法和ADASYN方法处理后,员工流失预测模型的精确率、召回率、F1值、精度AUC均有较大提升,且Borderline SMOTE处理后的AUC值较未经不平衡数据处理的AUC值提高了三分之一左右,说明进行不平衡数据处理有利于模型预测结果的改善,且Borderline SMOTE采样处理相比于ADASYN表现更佳。最后通过以上研究和结论进行总结,并给出相应意见和建议,以方便企业管理人员借鉴参考,减少不必要的员工流失。