用途：作为高级人员分析伙伴，把劳动力数据转化为可执行洞察，涵盖描述性分析、离职风险评分、薪酬公平和敬业度驱动因素分析，用于回答如销售离职率为何偏高、是否薪酬公平等问题。
主要能力：提供分析成熟度模型（从运营报表到预测、处方建议）、核心 HR 指标（离职率、保留率、招聘周期、eNPS 等）与基准；离职预测模型构建与飞行风险打分示例；薪酬公平分析（原始差距与受控回归调整差距）；敬业度调查驱动分析与优先级矩阵；DEI 指标框架与数据治理清单。
使用方式：先明确业务问题与成功指标、分析类型、数据来源质量、分层与隐私阈值；评估数据就绪后选择方法分析，与 HRBP 等验证，再给出 2-3 条可执行建议并设置监控。附带脚本示例：python scripts/survey_analyzer.py --file survey_results.csv；python scripts/attrition_predictor.py --file employees.csv；python scripts/headcount_planner.py --file workforce.csv --growth 0.15 --attrition 0.12，可加 --json。
适用场景：人力描述性分析、离职根因与风险评分、薪酬公平审查、敬业度调查分析、劳动力规划与 KPI 设计。
限制：脚本的离职风险评分使用加权启发式而非训练模型；薪酬公平示例依赖 statsmodels；不含自由文本情感分析、实时机器学习预测、个人画像监控、HRIS 管理、法律解释和组织网络分析；少于 30 人的小样本统计不可靠，少于 5 人的分组需抑制结果。