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

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 ## Education 学历 ## NumCompaniesWorked 任职过的企业数量 ## TotalWorkingYear

作者:黄绍麟 原51.com高管 用户典型的SNS体验 甲先生是个普通白领,白天工作使用互联网找资料连络客户,下班后回家偶而会上网闲逛.互联网是他日常接触的媒介,但是在他生命中这个东西并不显得特别重要,至少他不是天天泡在网上的人.然而最近几个月来,他老是收到一堆电子邮件,标题大部分写著「某某人加你为好友」之类的.顺著连接过去看,是自己MSN上面的朋友.既然是朋友的邀请,总是不怎么好意思拒绝,想想也就注册加入.于是,甲先生先后加入Facebook,MySpace,Friendster,Linked

泰坦尼克号获救率数据分析报告,用数据揭露真相. 一,船上乘客生存率分析报告 泰坦尼克号生存率仅有38%的,可见此次事件救援不力,救生艇严重不足,且泰坦尼克号号撞得是冰山,海水冷,没有救生艇,在水里冻死的乘客不少. 二,哪个年龄段存活率最高(青年人(18岁以下),中年人(18到50岁),老年人(50岁以上)) 数据分析:看图我们得到,年轻人获救率最高50%,老年人获救率最低0.39,中年人死亡人数最多.发生生命危险时,自救能力最强的中年人还是起到了中流砥柱的作用.不要再叫猥琐油腻中年男了哦,他们才

前言 这几天持续摆烂了几天,原因是我自己对于Kaggle电影评论情感分析的这个赛题敲出来的代码无论如何没办法运行,其中数据变换的维度我无法把握好,所以总是在函数中传错数据.今天痛定思痛,重新写了一遍代码,终于成功. 从国籍分类入手 在这个题目之前,给了一个按照姓名分类国籍的写法 https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=13 按照这个写法我来写这个赛题,代码以及注释如下 ''''''''' 构建一个RNN分类器 任务:一个名称分类器,根据输入的名

https://zhuanlan.zhihu.com/p/73358029 为了提升销量,在不断吸引新客户的同时,还要防止老客户离你而去,但每一个顾客不可能永远是你的客户,不可避免的都会经历新客户.活跃客户.流失客户的过程,这个过程也称为客户生命周期. 对客户生命周期管理至关重要,之前曾介绍过如何使用PowerBI分析新客户(如何使用Power BI计算新客户数量?),但一直没有写过流失客户的分析,正好最近有几个星友都提出了这个问题,所以专门写篇文章简要介绍一下思路. 每个公司由于业务特征.客户

https://zhuanlan.zhihu.com/p/73358029 为了提升销量,在不断吸引新客户的同时,还要防止老客户离你而去,但每一个顾客不可能永远是你的客户,不可避免的都会经历新客户.活跃客户.流失客户的过程,这个过程也称为客户生命周期. 对客户生命周期管理至关重要,之前曾介绍过如何使用PowerBI分析新客户(如何使用Power BI计算新客户数量?),但一直没有写过流失客户的分析,正好最近有几个星友都提出了这个问题,所以专门写篇文章简要介绍一下思路. 每个公司由于业务特征.客户

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

转载自 http://www.infoq.com/cn/articles/the-fourth-industrial-revolution-an-introduction-to-ai "过去10年我们在忙于打造移动为先的世界.未来10年,我们将步入AI为先的世界."(谷歌CEO Sundar Pichai,2016年10月) 从亚马逊到Facebook,再到谷歌和微软,全球最顶尖.最有影响力的技术公司都将目光转向了人工智能(AI).AI到底是什么?为何如此重要?为何现在变得重要?虽然人

分几个角度来说:一.我认为,Unity3D将无可挽回的,或者说,势在必得的,成为接下来很多年内,世界移动领域游戏引擎市场霸主.回顾历史,正如同咱们经历过一次又一次的互联网时代变革一样,x86,windows,Google,facebook,twitter,当一个具备一定规模的产品在一定领域达成霸主地位之后,其它的同类产品从技术积累上.推广成本上.对用户的掌握程度上等等方面的差距均会无可挽回的越拉越大.即使对于引擎这种核心技术较多的产品,这种差距也不是一两个明星级别的程序员可以挽回的.不论是易用性

一.外部风险 政策风险 (1)税收风险 本项目同时牵涉教育以及公益领域,在国家大力支持垃圾分类.互联网.信息科技等高技术产业的发展的背景下,我们可以依照国家相关税收政策依法享受国家税收优惠与减免.本公司将依照2008年实施的新<企业所得税法>及其<实施条例>.<中华人民共和国税收征收管理法>及<中华人民共和国税收征收管理法实施细则>等有关规定申请享税收优惠政策.但当国家税收政策发生变更时或公司未能取得税收优惠资格,则会给公司流转税.所得税.纳税税率等带来较大

本文来源江苏欧度软件:www.odooyun.com 本次Odoo13已于10月初发布,更新的模块有:Odoo会计模块.Odoo活动项目模块.Odoo13审批模块.Odoo评价.客户关系管理(CRM).讨论模块.文件管理模块.Odoo13电子商务模块.电子邮件营销模块.员工管理模块.事件管理.消费管理模块.车队.现场服务.服务台.IOT模块.库存模块.开票.授权.在线聊天.本地化.午餐.制造业.营销自动化.通知.工资单.规划.PLM.销售.采购.项目.质量.易用性.转介.租借.报告.营业额.标志

前言 江湖风云不断,有人吐槽阿里996,也有人吐槽华为狼性文化,这不,就看到有腾讯员工吐槽“进腾讯大半年,每个月都想走!” “和我一样,进去一周就想走”.“我都陷入自我怀疑了,以为自己适应不了大公司”这位员工的话内部纷纷吐槽响应. 在这个话题之下,有人说,“阿里的更加”,百度也不能幸免.原来也会有大公司的员工觉得他们的工作就是“围城”! 江湖上一直流传有大公司与小公司的选择之争,从表面上来看,大部分的人都优先选择大公司然而随着时代发展,小公司成长迅速,大公司弊端逐渐显露出来,那么,大公司VS小公

背景 互联网公司的技术团队管理通常分为2个方向:技术管理和团队管理,互联网公司的技术TL与传统软件公司的PM还是有很大的区别,传统软件公司的PM更多注重于对项目的管理包括项目任务拆解.项目进度以及风险等.对于多数互联网公司而言,技术TL更多的职责不再局限于项目角度,而是对业务与技术都要有深入的了解,就像黑夜里的灯塔,能够引导和修正团队成员前进的航向.综合技术和业务角度去深度思考问题,具备一定的前瞻性,并在技术领域投入持续的学习热情,向团队成员传道,补齐短板,提高整个团队的战斗力. 技术TL职责不

导读:阿里巴巴高级技术专家云狄将为大家从管理的角度分享技术TL的核心职责,这其中包括团队建设.团队管理.团队文化.沟通与辅导.招聘与解雇等,希望与大家共同探讨.交流. 背景 互联网公司的技术团队管理通常分为2个方向:技术管理和团队管理,互联网公司的技术TL与传统软件公司的PM还是有很大的区别,传统软件公司的PM更多注重于对项目的管理包括项目任务拆解.项目进度以及风险等.对于多数互联网公司而言,技术TL更多的职责不再局限于项目角度,而是对业务与技术都要有深入的了解,就像黑夜里的灯塔,能够引导和修正

转自 51CTO技术栈 内容 团队建设 团队管理 团队文化 沟通与辅导 招聘与解雇 互联网公司的技术团队管理通常分为两个方向:技术管理和团队管理,互联网公司的技术 TL 与传统软件公司的 PM 还是有很大的区别. 传统软件公司的 PM 更多注重于对项目的管理,包括项目任务拆解.项目进度以及风险等. 对于多数互联网公司而言,技术 TL 更多的职责不再局限于项目角度,而是对业务与技术都要有深入的了解,就像黑夜里的灯塔,能够引导和修正团队成员前进的航向. 综合技术和业务角度去深度思考问题,具备一定的前

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精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第三章:点击流分析的奇妙世界:指标 新的Web Analytics 2.0心态:搞定它.新的闪亮系列工具:是的.准备好了吗?当然! 现在是时候开始构建度量和关键绩效指标(KPI)模块来探索Clickstream分析这个美呆了的世界. 我将捣碎一些神话,摒弃(友好地)一些强烈推荐但却不可行的方法,并且帮助你更好地诊断性能低下的根源. 也意味着,在本章你将开始磨练你的技能以成为一个分析忍者! 章节内容 一.  重新访问标准的指标

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

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 项目背景 2018年,被称为互联网的寒冬之年.无论大小公司,纷纷走上了裁员之路,还有一些比较惨的,直接关门大吉.2019年上半年,甲骨文裁掉大量35岁左右的程序员,谁也没想到,IT界退休年龄这么早!而内心OS:我的房贷还没还清.... 假设你是人力资源总监,你该向谁开刀呢?先回答一下下面的问题. 各部门有多少名员工? 员工总体流失率是多少? 员工平均薪资是多少? 员工平均