文章目录1、离职率1.1、计算公式1.2、示例SQL（HIVE）1.2.1、造数据1.2.2、计算离职率（每月）1.2.3、计算离职率（每年）1.2.4、计算离职率（某个月）1.3、指标细化2、司龄2.1、示例SQL（HIVE）2.1.1、当前司龄的计算2.1.2、某个时刻的司龄2.2、下游3、补充 1、离职率Dimission Rate衡量企业内部人力资源流动状况 的重要指标 该指标反映 企业
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2024-04-12 16:02:35
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一、何为机器学习(Mechine Learning)？答：利用已有数据(经验)，来训练某种模型，利用此模型来预测未来。机器学习是人工智能的核心Mechine Learning。 例如：你和狗蛋儿7点在老槐树下集合，如何一块约去开黑，前两次狗蛋儿都7点10分才到。这两次狗蛋晚到10分钟就是经验。之后你会通过自己的经验判断，下次你会不会出发时晚10分钟，从而利用这10分钟干些有意义的事情。 对于机器学
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2023-09-26 19:32:08
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# 机器学习预测：探索未来的可能性
机器学习是人工智能的一个重要分支，通过分析和学习数据模式，计算机能够自主预测未来的趋势和结果。在这篇文章中，我们将深入探讨机器学习预测的基本概念、常用算法，以及如何使用 Python 进行简单的预测分析。
## 机器学习预测的基本概念
机器学习预测旨在从以往数据中学习，以便在将来进行预测。预测模型通常分为两类：
1. **回归问题**：目标是预测一个连续
原创
2024-09-29 05:50:44
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# Python 离职预测实现教程
## 概述
在这篇文章中，我将教会你如何使用 Python 实现离职预测。作为一名经验丰富的开发者，我将会为你详细介绍整个流程，并给出每一步需要做的具体指导和代码示例。
## 流程概览
首先，让我们来看一下实现离职预测的整个流程。我们可以用下面的表格展示出每个步骤：
```mermaid
erDiagram
离职预测流程 {
|步骤
原创
2024-04-26 07:25:53
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大数据使企业能够确定变量，预测自家公司的员工离职率。”——《哈佛商业评论》2017年8月“员工流失分析就是评估公司员工流动率的过程，目的是预测未来的员工离职状况，减少员工流失情况。”——《福布斯》2016年3月进群：548377875即可获取数十套PDF哦！import pandas as pd
hr = pd.read_csv('HR.csv')
col_names = hr.columns.t
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2023-06-16 10:19:56
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# 离职预测：利用PyTorch的实践与挑战
在当今的商业环境中，员工的离职率已经成为企业需要关注的重要课题。高离职率不仅会增加招聘和培训的新员工成本，还会影响团队士气和整体工作效率。随着数据科学和机器学习的快速发展，使用预测模型来评估员工离职的可能性变得越来越普遍。本文将介绍如何利用PyTorch构建一个简单的离职预测模型。
## 项目背景
我们将着重于以下几个方面：
1. 数据准备
2
员工离职预测一. 题目描述二. 数据说明三. 步骤实现1.导入并查看2.数据探索性分析3.数据处理4.模型分析5.结果分析(1) 可视化的结果分析(2）特征选择结果分析(3)多模型交叉验证结果分析 一. 题目描述员工是否准备离职是困扰用人单位的问题，其关系到单位业务的开展及新人员的招聘，及时的分析出有离职倾向的员工成为关键的因素。数据主要包括影响员工离职的各种因素（工资、出差、工作环境满意度、工作
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2023-11-30 12:43:46
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简述员工离职是每一家企业都要面对的问题，特别是优秀人才离职会对企业发展造成一定影响，员工离职风险主要包括以下几个方面，关键技术或商业秘密泄露 、客户流失 、 岗位空缺、 集体跳槽 、企业稳定性降低。如果能够在员工离职前及时预测员工离职倾向，一方面可以针对优秀人才执行挽留策略，提升业务稳定性，另一方面可以执行针对特定人群的离职审计，加强企业安全防护，因此如何降低员工离职率，在员工离职前主动检测员工离
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2024-05-15 10:49:08
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【阿旭机器学习实战】【35】员工离职率预测---决策树与随机森林预测
原创
2024-06-16 18:07:09
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本篇推文引自：A graph auto-encoder model for miRNA-disease associations prediction1. 摘要 越来越多的证据表明miRNAs的异常表达参与了人类各种复杂疾病的进化和进展。将疾病相关的miRNAs作为新的生物标志物，可以促进疾病病理学和临床医学的发展。我们提出了一种新的图自动编码模型GAEMDA，用于端到端地识别miRNA疾病
# 用机器学习进行图像预测的完整指南
在现代技术中，机器学习已经成为了一种强大的工具，能够通过分析和学习数据来做出预测。在图像处理领域，机器学习的应用尤其广泛，例如图像分类、目标检测等。本文将向你展示如何实现“机器学习预测图像”的流程，并详细介绍每一个步骤所需的代码。
## 流程概述
下面是实现机器学习图像预测的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A[收集数
# 机器学习天气预测
## 引言
天气对我们的日常生活和工作有着重要的影响，因此准确地预测天气变化对我们具有很高的价值。传统的天气预测方法主要依赖于气象学模型和统计学方法，但它们的准确性和稳定性受到多种因素的影响。近年来，随着机器学习的发展，越来越多的人们开始利用机器学习算法来预测天气。本文将介绍如何使用机器学习算法进行天气预测，并且通过一个代码示例来演示其应用。
## 机器学习天气预测的基本
原创
2023-08-17 10:52:27
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# 机器学习PLS预测
机器学习是一种通过训练数据来学习模型，并利用该模型对未知数据进行预测或决策的技术。PLS（Partial Least Squares）是一种常用的机器学习算法之一，它能够处理高维数据并有效地进行预测。
## PLS算法简介
PLS算法是一种回归方法，它通过找到输入数据和输出数据之间的最大协方差方向来建立模型。PLS算法通过主成分分析的方式，将原始数据映射到一个低维空间
原创
2024-05-06 06:16:24
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# 机器学习在故障预测中的应用
随着科技的进步，各行各业快速发展，故障预测在设备管理和维护中变得愈加重要。故障预测是一种利用历史数据和机器学习算法预测产品设备潜在故障的技术，旨在提高设备的可靠性，减少意外停机时间。这篇文章将介绍故障预测的基本概念、应用领域以及用机器学习进行故障预测的示例代码。
## 故障预测的基本概念
故障预测的核心在于通过分析设备的历史数据，识别出潜在的故障模式。机器学习
原创
2024-08-23 03:24:13
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作者 | 王汝嘉 编辑 | 汽车人论文：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2301/2301.04414.pdf作者单位：清华智能汽车设计与安全研究院、北京理工大学、新加坡南洋理工大学 论文思路：准确的轨迹预测是复杂交通环境下安全高效自动驾驶的关键。近年来，人工智能在提高预测精度方面显示出强大的能力。然而，其不可解释性和
目录串口数据波形TTL和RS232/485DSRC 时间窗测量 串口数据波形串口工具设置和发送的数据如下图所示： 串口数据波形如下： 起始位为1b的低电平，如下图所示： 可以看到1b为8.68us，而串口工具设置波特率为115200，1/115200=8.68。数据位即8.68*8=69.44，波形如下： 波形数据1000 1000，低位在前，实际为0001 0001，也就是发送的首字节11。停
摘要：本文作者利用自己过去三个月里所学到的东西，来预测所在城市的房价。所用到的技术有网络爬取技术、文本自然语言处理，图像上的深度学习模型以及梯度增强技术等。对于我在梅蒂斯的最后一个项目，我希望能包含过去三个月里所学到的东西，而预测波特兰房价这个题目正符合我的要求，因为我能够将网络爬取技术、文本自然语言处理，图像上的深度学习模型以及梯度增强技术进行整合来实现这个项目。下面你可以看到我抓取到的2016
# 机器学习预测曲线入门指南
机器学习是一个广泛的领域，特别是在数据预测方面。本文将帮助刚入行的小白理解和实现“机器学习预测曲线”的基本流程。我们将通过一个示例，逐步讲解每一步的任务和所需的代码。
## 整体流程
我们可以将整个机器学习预测曲线的过程分为几个关键步骤。如下表所示：
| 步骤 | 描述
# 使用机器学习预测天气的教程
作为一名新手开发者，预测天气可能听起来有些复杂，但通过机器学习，我们可以较为简单地实现这个目标。在这篇文章中，我将指导你完成整个流程，帮助你建立一个简单的天气预测模型。
## 整体流程
下面是实现“机器学习预测天气”的大致步骤：
| 步骤 | 内容 |
|----------|--
原创
2024-10-29 06:56:49
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# 机器学习懒惰预测
在机器学习中，懒惰预测是一种常见的技术，它通过延迟预测的方式来提高模型的效率。相比与主动学习中主动选择样本进行标记，懒惰预测只在需要的时候才进行预测，从而避免了对所有数据进行预测的开销。这种方法在处理大规模数据集或实时预测任务时非常有效。
## 懒惰预测的原理
懒惰预测的核心思想是只在需要的时候才进行预测，而不是提前对所有数据进行预测。通常情况下，我们将数据集分为两部分
原创
2024-07-12 05:47:25
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