前言员工离职，似乎已经成为每一家企业都要面对的问题，特别是优秀人才离职的问题会让领导特别头疼。今天我们就通过kaggle上某一家企业员工离职的真实数据来对离职率进行分析建模，并对预测结果显示要离职的员工提出挽留建议。目录1. 数据来源及背景2. 明确分析目的3. 数据探索分析4. 数据预处理5. 可视化分析6. 特征工程7. 逻
线性回归问题概述在本文中，将根据这个银行贷款的数据例子，进行回归问题的公式推导工资年龄额度40002520000800030700005000283500075003350000120004085000此数据的特征变量有两个，分别是工资、标签是银行给的贷款额度，也就是我们想要得到的目标 — 预测银行会贷款给我多少钱在这个回归问题中：特征：工资、年龄；标签：额度这里我们有一个需要考虑的问题：工资和年
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2024-04-19 14:57:37
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什么是线性回归？先举个例子。 上图显示的是银行贷款的数据，不同工资、不同年龄可能拿到的贷款额度。我们假设工资和年龄这两个特征和最后的贷款额度满足线性关系，那么我们最后就能用一条线来拟合我们的数据点，使得工资年龄特征和贷款额度满足以下关系。其中是工资参数，是年龄参数，是偏置项。是目标的贷款额度。当然在实际情况中可能影响最终目标值的特征不止两个，所以我们写成一种更通用的形式。此处的用一个全为1的列向量
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2024-10-17 05:53:19
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1. 举个例子数据：工资和年龄（2个特征） 目标：预测银行可以给我贷款多少钱（标签） 考虑：工资和年龄都会影响银行贷款的结果，那么它们各自的影响有多大呢？（参数）1.1数据工资年龄贷款额度40002520000800030700005000283500075003350000120004085000这份数据有两个特征x1:工资和x2:年龄，最终要预测一个具体的值y，这就需要回归模型，而非分类算法。
线性回归算法概述一个例子数据：工资和年龄（2个特征） 目标：预测银行会贷款给我多少钱（标签） 考虑：工资和年龄都会影响最终银行贷款的结果那么它们各自有多大的影响呢？（参数）工资年龄额度40002520000400025200004000252000040002520000通俗解释 X1，X2就是我们的两个特征（工资，年龄）Y是银行最终会贷款借给我们多少钱 找到最合适的一条线（想象出一个高维）来最好
线性回归 linear regression我们需要根据一个人的工作年限 来预测他的 薪酬 （我们假设一个人的薪酬只要工作年限有关系）。 首先引入必要的类库，并且获得trainning data。import tensorflow as tf
import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
import pandas a
线性回归-理论以下面图片中的数据为例进行分析数据：工资和年龄两个特征目标：预测银行能够带给我多少钱思考：工资和年龄都会影响最终银行贷款的结果那它们各自能产生多大的影响假设工资和年龄对贷款的影响分别为1和2拟合的平面：整理后： 误差分析真实值与预测值之间一定存在误差(用ε来表示误差)对于每一个样本 ( y(i)为真实值, θT为参数矩阵, x(i)为第i挑数据的属性内容矩阵, ε(i)为第i条数据
待遇管理模块目前我遇到的要分两种方案，第一种是集团版的(有子公司、区域公司)；第二种是标准版的(就是一个标准的公司，不存在什么子公司)，下面就谈谈标准版个人是如何处理的。特别感谢：江琴童鞋、罗静童鞋两位财务人员对薪酬这块计算公式的讲解 1、待遇的组成部分待遇=收入-支出（基本工资+补贴）- 个税+绩效工资注意：绩效工资各个公司包含的不一样，有的是正的，有的是负的,包含的内容也不一样，有的
一次线性回归分析详解及推导
线性回归 linear regression我们需要根据一个人的工作年限 来预测他的 薪酬 （我们假设一个人的薪酬只要工作年限有关系）。
首先引入必要的类库，并且获得trainning data。import tensorflow as tf
import pandas as pd
import numpy as npunra
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2024-04-24 16:56:18
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# Python薪酬工具：简单易用的薪资计算神器
在当今竞争激烈的职场中，合理的薪酬分配不仅影响员工的工作热情，也直接关系到公司的运营效率。因此，开发一个薪酬计算工具显得尤为重要。本文将介绍如何用Python构建一个简单的薪酬计算工具，并给出相关代码示例。
## 工具设计思路
我们的薪酬工具主要有以下几个功能：
1. 输入员工基本信息
2. 输入薪资参数（基本薪资、绩效奖金、其他津贴等）
3
1. Generation Control: CN GC ACTIVE，能实现即时员工当月离职，GC依然返回True。
2. 按元素制定受款人：如果从下个薪资周期开始不享受此薪资项目，结束日期必须为当前薪资周期的结束日期；否则当月亦不享受此薪资项目。
3. 离职补偿金：员工离职后下个月补发离职补偿金，会将其他薪资项目也自动计算出来。解决办法：1> 新建日历组做不定期处理 2> 修改员工
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2024-06-11 15:01:46
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一、线性回归问题1、线性回归问题介绍（1）示例介绍 数据：工资和年龄（2个特征） 目标：预测银行会贷款多少钱（标签） 考虑：工资和年龄都会影响最终银行贷款的结果，那么它们各自有多大的影响？（参数） 通过图表可以看出随着工资和年龄的增长，贷款额度也随之增长。X1和X2的数量级是不同的，因此需要增加两个因子：θ1x1+θ2x2=y ，在已知x1,x2,y的情况下建立回归方程。方
一、选题背景：本题通过对职员薪资信息读取和可视化来展现职员薪资情况，并建立模型预测分析。二、数据说明：基于BOSS直聘上海地区岗位信息，利用爬虫对数据进行爬取和存储后，对其进行自然语言分析。三、实施过程及代码：#读取数据import pandas as pd
from pandas import Series
data_analysis = pd.read_csv('./data_to_be_an
第一部分，数据分析职位信息抓取数据分析师的收入怎么样?哪些因素对于数据分析的薪资影响最大?哪些行业对数据分析人才的需求量最高?我想跳槽，应该选择大公司大平台还是初创的小公司?按我目前的教育程度，工作经验，和掌握的工具和技能，能获得什么样水平的薪资呢?我们使用python抓取了2017年6月26日拉钩网站内搜索“数据分析”关键词下的450条职位信息。通过对这些职位信息的分析和建模来给你答案。本系列文
线性回归线性回归是机器学习最基础的，也是最经典的算法，下面就来介绍这个算法。假如我们要去银行贷款，那么银行会贷给我们多少钱，我们可以通过特征来计算出来。数据：工资和年龄（2个特征）目标：预测银行会贷款给我多少钱 （标签）考虑：工资和年龄都会影响银行贷款的结果，那么它们各自有多大的影响呢？（参数）工资年龄额度4000252000080003070000500028350007500335000012
Python就业薪资Python是今天全球最受欢迎的编程语言之一，因为其容易的语法，高级工具，丰富的库，简洁的代码语言和易于编写的框架使它成为开发人员的首选语言。在今天的全球招聘市场中，Python开发人员很受欢迎，拥有不错的就业前景和高薪水。Python编程语言的应用Python被广泛应用于构建各种类型的应用程序，如下所示：Web开发数据科学和机器学习人工智能自动化和脚本游戏开发网络安全这表明P
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2023-09-27 07:07:23
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一、分析目标通过建立因变量与自变量之间的多元线性回归模型以便根据自身条件预测自己能拿到的薪资 二、数据预处理 install.packages("readxl") #加载需要的包
install.packages("ggplot2")
install.packages("jiebaR")
library(readxl)
library(ggplot2)
library(j
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2024-03-30 08:37:13
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由于部分公式较长，手机端无法完整显示，建议使用PC端阅读博客。 1. 模型假设 首先，我们来看一个例子，假设某用户向银行贷款，银行可以根据以往多个用户的信息，（在这里，假定每个用户的信息涉及工资、年龄以及贷款额度），结合该用户的个人信息，初步预测其贷款额度值。用户编号工资年龄额度14000251000025000231500036000488000420000304000053000050
回归是对特征空间中的数据或数据点进行连续分类的一种方法。弗朗西斯·高尔顿（Francis Galton）于1886年发明了回归线的用法[1]。线性回归这是多项式回归的一种特殊情况，其中假设中多项式的阶数为1。本文的后半部分讨论了一般多项式回归。顾名思义，“线性”是指有关机器学习算法的假设本质上是线性的，或者只是线性方程式。是的！这确实是一个线性方程。在单变量线性回归中，存在目标变量所依赖的单个要素
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2024-05-08 15:21:20
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线性回归模型-----薪酬和工作经验之间的关系线性回归模型： 二维坐标系中的数学公式是 z = a + bx，高中课本中我们将b称为斜率，a称为截距。所以在二维坐标中线性回归模型是一条直线，因为它包括了一个自变量x,所以叫做一元线性回归。在三维坐标中的数学公式是在三维坐标系中的数学公式是 z=a∗x+b∗y+c，图形是一个平面。因为包括了两个自变量，所以叫做多元线
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2023-12-20 17:31:58
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