这儿有给数据分析师的23个Pandas代码，可以帮你更好地理解数据！Pandas想必从事数据分析的各位都懂，这是一个开源的，BSD许可的库，为Python编程语言提供高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具。还不熟悉的新手可以复制官网链接，10分钟快速了解下：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html应用案例集合也可以看看：http
作者 | 真达、Mika【导读】今天教大家如何用 Python 写一个员工流失预测模型。Show me data，用数据说话。今天我们聊一聊 员工离职。点击下方视频，先睹为快：
说道离职的原因，可谓多种多样。人们归总了两点：1. 钱没给到位2. 心受委屈了有人离职是因为“世界那么大，我想去看看”，也有人觉得“怀有绝技在身，不怕天下无路”。 另一方面，员工离职对于企业而言有什
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2024-01-15 16:51:56
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Logistic Regression 基础Logistic Regression 沿用了 Linear Regression 的思路和想法，通过使用线性关系拟合得到真实的函数关系。同样的，如果模型结果表现不好，可能是超参数没调好，或者是训练集的特征没处理好（可以多构造一些特征，将线性特征构造成为非线性特征之类的）。由于用Linear Regression 求得的解范围是 正无穷 到 负无穷，而最
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2024-07-03 12:54:30
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案例:员工流失是困扰企业的关键因素之一,在这次的分析中我将分析以下内容: 对一些重要变量进行可视化及探索分析,收入,晋升,满意度,绩效,是否加班等方面进行单变量分析 分析员工流失的因素,探索各个变量的影响度 构建有效的模型来预测员工是否会离职数据集主要分析的字段## Attrition 是否离职 需要预测的结果变量
## Gender 性别
## Age 年龄
## Educat
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2024-08-27 16:08:23
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本次旨在与自己对于特征选择提取及机器学习进行一个简单的总结，更可以加深自己对于机器学习的步骤和原理的理解。首先对于数据来说有两个文件，train.csv 测试集 和test.csv 训练集import pandas as pd
train=pd.read_csv('./train.csv',index_col=0)
test=pd.read_csv('./test.csv',inde
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2024-08-27 21:09:34
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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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1.理解数据，理解数据集中每个特征的实际意义。2.探索性分析，理解影响因素与最终结果之间的关系，做到心中有数。此处定性的释性非常好。
原创
精选
2024-09-11 13:58:16
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今天又一同事离职，虽然才来公司一周。就要匆匆离开了，分析其离开原因，主要是工作压力太大，自身能力也有限。首先得承认外包确实不是人待的地方，我进公司也才二周不到时间，陆陆续续地来了又走的已经六七过了。剩下的坚持最长时间的也不过二个月，不知道接下来会是谁将要离开。 这让我想起了，最近很火的中国最强音。我们这些来到外包公司的外派人员，不仅是技术的较量
原创
2013-06-04 22:35:26
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企业薪酬体系、福利体系建设优中差的评判标准之一，即是离职率。我们做过调研，员工请辞的理由无非有主要以下几点：和直属领导气质不搭；付出与薪酬不匹配；福利差，找不到归属感；工资发放不及时；与企业气场不符。以上数据，我们可从中发现：员工主动离职的真实原因多数与薪酬、福利相关。其实，离职率已涉及到统计及数据分析学科层面，它的计算方法以及从结果数据可以帮助我们分析人事管理中存在的根本问题，进而科学
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2023-12-31 14:22:10
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# 员工离职分析的Python实践
在现代企业管理中，员工离职分析（Employee Turnover Analysis）扮演着越来越重要的角色。通过分析员工离职的原因和模式，企业可以采取有效措施来提高员工满意度，降低离职率，从而保持其竞争力。
## 什么是员工离职分析？
员工离职分析主要是通过数据分析来发现员工离职的规律，识别影响员工保留的因素。数据可能包括员工的基本信息、工作表现、薪资待
原创
2024-10-28 03:53:46
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为什么需要代码覆盖率分析？
在发布代码的时候，我们常常会对其进行一系列的测试来协调软件的性能和功能，使他们和预计的相同。但是检验通常都是相当的困难，即使程序相当的简单。开发者常常会借助一些测试工具（test suite)来模拟或者重建执行脚本。如果测试程序组是彻底的，那么程序的各个功能都将被测试到并且都可以证明是可以工作的。
但是怎样才算彻底呢？简单点说就是测试程序的每一条路径，验证每一个结果
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2023-09-07 12:50:47
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分类预测模型：决策树、朴素贝叶斯、支持向量机概述一、预处理测试集二、使用决策树进行分类(分别基于信息增益和基尼指数)1.引入库和加载数据2.数据预处理对非数值型特征进行编码提取特征和目标变量3. 使用信息增益构建决策树4. 使用基尼指数构建决策树5. 预测并获取分类结果6. 可视化处理7. 结果展示准确度：信息增益决策分类树基尼指数决策分类树三、基于朴素贝叶斯的分类器模型1.导包和数据预处理2.
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2024-09-22 06:42:35
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提供数据+源码，等你来玩
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2021-07-14 17:34:29
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## Python员工留存率分析及处理缺失离职日期
在现代企业管理中，员工的留存率（Retention Rate）是评估公司健康和员工满意度的关键指标。通过分析员工在特定时间段内的留存情况，企业能够识别出潜在的问题并进行相应的调整。然而，在实际的数据分析过程中，缺失值的处理常常是一个巨大的挑战。在本文中，我们将使用Python为您展示如何进行员工留存率的分析，并处理缺失的离职日期。
### 什
员工离职预测模型背景介绍模型搭建数据准备检查是否存在缺失值和异常值处理缺失值处理异常值检验数据预处理构建模型验证模型，找到相关变量分析步骤以及主要发现应用与测试集总结 数据集可以在我发布的资源里面找到背景介绍员工离职预测 为什么我们最好和最有经验的员工过早离职？数据来自Kaggle(大数据机器学习网站）中的，想并尝试预测下一个什么样的有价值的员工将离开。通过分析数据，了解影响员工辞职的因素有哪些
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2024-06-12 20:37:24
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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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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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介绍
代码覆盖率分析是在程序中寻找没有被用例测过的地方的流程;创建新的
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2008-05-08 08:48:21
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简介 在测试中，为了度量产品质量，代码覆盖率被作为一种测试结果的评判依据，在Python代码中用来分析代码覆盖率的工具当属Coverage。代码覆盖率是由特定的测试套件覆盖被测源代码的程度来度量，Coverage是一种用于统计Python代码覆盖率的工具，通过它可以检测测试代码的有效性，即测试cas
原创
2021-06-04 16:28:58
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# Python员工离职数据分析
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现“Python员工离职数据分析”。本文将介绍整个流程，并为每个步骤提供详细的代码和注释。我们将使用Python作为编程语言，并借助一些流行的数据分析库，如pandas和matplotlib。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的步骤。我们将使用以下步骤来完成“Python员工离职数据分析”。
原创
2023-08-23 10:04:45
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