数据来源:Human Resources Analytics | Kaggle 1、导入数据 ##首先导入整理数据和数据可视化的包 importpandasaspdimportnumpyasnpimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline ##导入数据到python中 df=pd.read_csv('I:\HR_comma_sep.csv') 2、检查和理解数据 通常,清理数据需要大量的工作,并且可...
Digital HR继续琢磨离职预测。 Kaggle: 在Kaggle上找了一个比较多人使用的数据集:HR Analytics Case Study 花了些时间,用神经网络构建预测模型:Attrition Predict Using Neural Networks 效果确实出奇的好,在测试数据集上的表现如下: 召回率(Recall):表示有多少确实离职的员工被预测到了,200人离职,模型预测命中97%...
1-(1). Machine Learning for Beginner - HR Analytics | Github | Kaggle Step 1. Library Import Step 2. Data Read Step 3. EDA Step 3-a. EDA - Visualization | Numerical Columns Step 3-b. EDA - Visualization | Categorical Columns Step 4. Split Train & Validation Set Step 5. Train Mod...
https://www.kaggle.com/datasets/pavansubhasht/ibm-hr-analytics-attrition-dataset IBM员工离职原因数据及包括员工编号、年龄、受教育程度、离家距离、生活和工作的平衡、工作参与情况等信息。 可以定义的问题: 1)通过分析该数据集可以找出员工流失的因素2)工作角色和流失率的相关性; 3)离家距离与流失率的相关性; ...
不要高估专业、大学对找工作的影响。企业雇佣你时,主要是付钱让你解决他们面临的问题。你的学位和专业只是他们用来估计你能力的东西。如果你的简历中没有他们想看到的内容,那很难通过 HR 的简历筛选,对找工作很重要的人际关系网也会减弱,但这仍然不应该影响你决定自己学什么专业。
不要高估专业、大学对找工作的影响。企业雇佣你时,主要是付钱让你解决他们面临的问题。你的学位和专业只是他们用来估计你能力的东西。如果你的简历中没有他们想看到的内容,那很难通过 HR 的简历筛选,对找工作很重要的人际关系网也会减弱,但这仍然不应该影响你决定自己学什么专业...
你的学位和专业只是评估你的能力的标识。当然,如果简历中什么都没有,那很难通过HR部门对简历的筛选,但同样要注意的是,不能把专业对就业可能影响力过分放大。 虽然听起来很傻很天真,但我还是要说:不要因为就业如何而选择一个专业,而要看自己对其是否热爱。
距离的远近取决于使用公式计算的归一化数据点z i的设定阈值Zthr:其中xi是一个数据点,μ是所有点xi的平均值,δ是所有点xi的标准偏差。然后经过标准化处理后,异常值也进行标准化处理,其绝对值大于Zthr。Zthr值一般设置为2.5、3.0和3.5。该技术是使用KNIME工作流中的行过滤器节点实现的。
Human Resources Analytics | Kaggle 1. 分析目的 最优秀最有经验的员工,其离职的主要原因是什么 2. 理解数据 hr <- read.csv(file.choose(),stringsAsFactors = FALSE) str(hr) 导入数据后,先查看数据结构,包括以下变量: satisfaction_level : 满意度 ...
https://www.kaggle.com/pavansubhasht/ibm-hr-analytics-attrition-dataset 3. 世界大学排名 你认为你的国家拥有世界上最好的大学吗?成为“最好”大学的衡量标准是什么?该数据集包含三个全球大学排名方式。使用此数据,你是否可以回答以下问题: 顶尖的大学都在哪些国家?