本文探讨的是kaggle中的一个案例-员工离职分析,从数据集中分析员工的离职原因,并发现其中的问题.数据主要包括影响员工离职的各种因素(工资.绩效.工作满意度.参加项目数.工作时长.是否升职.等)以及员工是否已经离职的对应记录. 数据来源:Human Resources Analytics | Kaggle 参考学习视频:http://www.tianshansoft.com/ 分析目的:分析员工离职原因. 1.对数据集中变量进行描述性分析,变量说明: 2.探索是否离职与公司满意度,绩效,工作时

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作者:韩信子@ShowMeAI 数据分析实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/40 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/308 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 人力资源是组织的一个部门,负责处理员工的招聘.培训.管理和福利.一个组织每年都会雇佣几名员

C#.NET 大型企业信息化系统集成快速开发平台 4.2 版本 – 员工离职管理 当公司有几万人,上千家加盟网点,几个庞大的直属分公司后,系统账户的有效管理也是一个头疼的问题,把所有的帐户及时进行科学的管理,有人员离职时及时进行记录,防止离职人员的系统账户有各种安全漏洞.   谁什么时间操作了什么帐户?都进行了什么备注?什么时间阻止了帐户的登录系统的权限?是否有多个人需要处理人员离职后的各种操作?后勤.IT.财务.人事?是否经过了确认?是否方便协调各个部门的操作?   每个子公司?网点?总部的管

最近刚读完一本新书,关注的公众号作者出的“谁说菜鸟不会数据分析—Python篇”,话说现在很多微信公众号大牛都在出书,这貌似是一个趋势.. 说说这本书吧,我之前看过一些网文,对于数据分析这一块也有过一点点研究,很浅,大体就是爬个数据,然后做一些简要的分析,最后可视化一下就ok了.这本书还是挺适合小白或者小白加强版,毕竟还是要掌握一些基础的知识,全盲肯定是不行的.读完此书后,依照惯例做了个简要版的读书笔记,虽然看着很low,但还是花费了我一下午的时间,另外我也搞到了本书的简版电子书,只有几十页,如

前言:python数据分析的基础知识,简单总结,主要是为了方便自己写的时候查看(你们可能看不太清楚T^T),发现有用的方法,随时补充,欢迎指正 数据分析专栏: 数据分析--python基础 数据分析--numpy 数据分析--pandas 数据分析--数据可视化 数据分析--数据处理实例 文章目录 python基础 1.三种基本数据类型 1.1列表 1.2元组 1.3字典 2.判断.循环 3.字符串 3.1常用函数 3.2正则表达式 4. 函数 python基础 1.三种基本数据类型 1.1列表

一直想写点Python的笔记了,今天就闲着无聊随便抄点,(*^__^*) 嘻嘻…… -------------------------------------------------------------------------------------- 数据分析的几大任务: 搜集:与外界进行交互,读写各种各样的文件格式和数据库 准备:对数据进行清理.休整.整合.规范化.重塑.切片切块.变形等处理以便进行分析. 建模和计算:将数据跟统计模型.机器学习算法或其它计算工具联系起来. 展示:创建交互

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数据分析中应用到python中的ggplot库,可以用来画图 数据之类的用优达学院中课程七中的数据为例 数据是:https://s3.amazonaws.com/content.udacity-data.com/courses/ud359/hr_year.csv 散点图: gp=pandas.read_csv(hr_year_csv) gg=ggplot(gp,aes('yearID','HR'))+geom_point(color='red')+ggtitle(u'Total Hr by ye

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最近在做Python职位分析的项目,做这件事的背景是因为接触Python这么久,还没有对Python职位有一个全貌的了解.所以想通过本次分析了解Python相关的职位有哪些.在不同城市的需求量有何差异.薪资怎么样以及对工作经验有什么要求等等.分析的链路包括: 数据采集 数据清洗 异常的创建时间 异常的薪资水平 异常的工作经验 统计分析 大盘数据 单维度分析 二维交叉分析 多维钻取 文本分析 文本预处理 词云 FP-Growth关联分析 LDA主题模型分析 分为上下两篇文章.上篇介绍前三部分内容,

当公司有几万人,上千家加盟网点,几个庞大的直属分公司后,系统账户的有效管理也是一个头疼的问题,把所有的帐户及时进行科学的管理,有人员离职时及时进行记录,防止离职人员的系统账户有各种安全漏洞. 谁什么时间操作了什么帐户?都进行了什么备注?什么时间阻止了帐户的登录系统的权限?是否有多个人需要处理人员离职后的各种操作?后勤.IT.财务.人事?是否经过了确认?是否方便协调各个部门的操作? 每个子公司?网点?总部的管理人员,授权是否限制正确了?是否都在操作应该操作的数据?系统的权限控制是否到位了?是否能防

1.开发工具:SpagoBIStudio_5.1,操作界面和使用方法和eclipse没差 安装参考:http://www.cnblogs.com/starlet/p/4778334.html   2.创建项目和空白报表 2.1.file->new->project->SpagobiProject 2.2.在Business Analysis下创建文件夹,测试报表 2.3.在测试报表上面右键new->other->report 这样一个空白的报表就出现了. 2.4.打开outl

还是优达学院的第七课 数据:https://s3.amazonaws.com/content.udacity-data.com/courses/ud359/hr_by_team_year_sf_la.csv ggplot: gp = pandas.read_csv(hr_by_team_year_sf_la_csv) gg = ggplot(gp,aes('yearID','HR',color = 'teamID')) + geom_point() + geom_line() + ggtitle

参考资料(要是对于本文的理解不够透彻,必须将以下博客认知阅读,方可全面了解LR): (1).https://zhuanlan.zhihu.com/p/74874291 (2).逻辑回归与交叉熵 (3).https://www.cnblogs.com/pinard/p/6029432.html (4).https://zhuanlan.zhihu.com/p/76563562 (5).https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7739955.html 一.逻辑回归介

hr员工数据分析项目实战 (数据已脱敏) 背景说明 某公司最近公司发生多起重要员工意外离职.部分员工工作缺乏积极性等问题,受hr部门委托,开展数据分析工作. 经与hr部门沟通,确定以下需求: 制定数据仪表盘实时监控人员变动情况(比如能预知员工离职节点),制作员工画像. 原始数据说明: 共两个sql数据,“hr数据”.“员工满意度及绩效考核数据”.其中hr数据中,转过岗的员工有转岗前和转岗后的两条数据:“员工满意度及绩效考核数据”中有测试数据ID为负,职务序列为管理的员工没有满意度数据. 项目实施

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 这里有一些技巧来处理日志文件提取.假设我们正在查看一些Enterprise Splunk提取.我们可以用Splunk来探索数据.或者我们可以得到一个简单的提取并在Python中摆弄这些数据. 在Python中运行不同的实验似乎比试图在Splunk中进行这种探索性的操作更有效.主要是因为我们可以无所限制地对数据做任何事.我们可以在一个地方创建非常复杂的统计模型. 理论上,我们可以在Splunk中做很多的探索.它有各种报告和分析功能. 但是

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