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  1. 离职原因分析数据集

  2. 通过Kaggle的HR数据集分析身边的小伙伴们为什么要离职,并基于数据集中的特征制定一个评分卡模型来预测会不会离职。 数据集解释 总览:该HR数据集收集了15000份数据,其中3571人离职,离职率23.8%。 satisfaction_level :对公司的满意程度 last_evaluation :对公司的评价 number_project :做过项目的数量 average_montly_hours :每月工作时长 time_spend_company :每天在公司的时间 Work_acc
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-07-30
    • 文件大小:113664
    • 提供者:kamo54
  1. 基于Mar过程的校车高峰时间预测

  2. 校车作为学生和教授前往校园内不同地区的主要工具,非常重要。 为了提高其效率和方便学生和教授,迫切需要合理的离职时间表。 建立了基于mar过程预测乘校车高峰时间的模型,并根据stopping停时间进行求解。 然后将其应用于武汉理工大学。 收集了大量数据,并结合大学的实际情况预测每天的高峰时间。 在此过程中,将为负责校车的人提供建议。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-05
    • 文件大小:339968
    • 提供者:weixin_38627521
  1. 民营企业知识型员工离职问题研究

  2. 伴随着社会主义市场经济的建立和改革开放的深入发展,民营企业在我国社会经济生活中已占有重要地位,对国民经济的贡献不断增大。引进人才、留住人才、用好人才是民营企业健康可持续发展的重要保障。然而长期以来,民营企业人才流失非常严重,特别是知识型员工离职现象已经影响到企业的正常运营和发展。文章通过调查问卷确立影响民营企业知识型员工离职的一系列因素。以X企业为例,对离职影响因素与离职倾向间的相互关系进行测量,提出民营企业知识型员工离职倾向回归预测模型,并指出模型中各因素对离职倾向的影响方式及影响程度,为民营
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-26
    • 文件大小:591872
    • 提供者:weixin_38718262
  1. 员工离职预测模型.docx

  2. 本文针对企业员工的一些特征来判断员工是否离职,利用RapidMiner软件构建员工离职预测模型,分析影响员工离职的重要因素,比如员工月收入,是否加班,是否出差等,预测企业员工是否具有离职倾向,为企业提前做出判断,协助人力资源部门进行关键的干预工作,有计划的进行“留住人才”措施,同时也可以更好的促进企业做好“选拔人才”、“培养人才”、“管理人才”。建模前,先对原始数据进行预处理,包括属性变量量化处理、约简属性、数据标准化处理、特征的相关性分析、指定属性角色和划分训练集与测试集。建模选取了决策树模型
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2020-06-25
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_46706929
  1. HR_comma_sep.csv

  2. 通过Kaggle的HR数据集分析身边的小伙伴们为什么要离职,并基于数据集中的特征制定一个评分卡模型来预测会不会离职。 数据集解释 总览:该HR数据集收集了15000份数据,其中3571人离职,离职率23.8%。 satisfaction_level :对公司的满意程度 last_evaluation :对公司的评价 number_project :做过项目的数量 average_montly_hours :每月工作时长 time_spend_company :每天在公司的时间 Wo
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-08-25
    • 文件大小:567296
    • 提供者:u010687164
  1. 员工离职数据-数据集

  2. 该数据集包含14999个样本以及10个特征, 通过现有员工是否离职的数据, 建立模型预测有可能离职的员工. HR_comma_sep.csv
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-12
    • 文件大小:107520
    • 提供者:weixin_38700430
  1. 大数据建模五步法

  2. 前一阵子,某网络公司发起了一个什么建模大赛,有人问,数据建模怎么搞?为了满足他的好学精神,我决定写这一篇文章,来描述一下数据分析必须要掌握的技能:数据建模。本文将尝试来梳理一下数据建模的步骤,以及每一步需要做的工作。这是建模的第一步,我们需要基于业务问题,来决定可以选择哪些可用的模型。比如,如果要预测产品销量,则可以选择数值预测模型(比如回归模型,时序预测……);如果要预测员工是否离职,则可以选择分类模型(比如决策树、神经网络……)。如果没有现成的模型可用,那么恭喜你,你可以自定义模型了。不过,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:144384
    • 提供者:weixin_38709312
  1. 人力资源分析人员识别员工可能辞退的机器学习分类模型:利用人力资源措施来建立分类模型并检测可能离职的员工-源码

  2. 人力资源分析人员确定可能辞职的员工 利用人力资源措施来建立分类模型,并发现可能离开公司的员工 本笔记本旨在预测辞职风险最高的员工。 kaggle上提供了“ HR Analytics员工流失与绩效”挑战,目的是对员工流失进行分类。 数据集 该数据集可在kaggle。 该数据集由1470名员工的HR记录组成,这些记录提供各种信息,例如: 年龄 婚姻状况 服务年限 教育程度 工作级别和工作类型,薪水... 它还包括有关员工的动机,绩效,工作条件等信息,这些信息可以由管理人员在评估和年度审查期间收集
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-14
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_42135073
  1. HR_Analytics-源码

  2. 人力资源分析 前言: 作为一家公司,我们希望使用有关员工特征的HR数据来对分类问题建模,并预测员工是否会寻找新工作/离开公司(在实际发生之前)或可能留下的可能性。并继续在公司工作。 任何成功的公司都会告诉您,他们最大的资产在于员工。 总是会寻找合格的人才,对优秀人才的竞争将一直很激烈。 员工流失成本远远超出了雇用,培训和投资的成本,这个用例旨在通过洞察员工离职的一些原因,从而最大程度地帮助公司做出更好的决策,以最大程度地减少上述流失成本和营业额的其他影响。 使用案例: 通过分类模型预测员工
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-14
    • 文件大小:261120
    • 提供者:weixin_42117150
  1. 大数据建模五步法

  2. 前一阵子,某网络公司发起了一个什么建模大赛,有人问,数据建模怎么搞?为了满足他的好学精神,我决定写这一篇文章,来描述一下数据分析必须要掌握的技能:数据建模。本文将尝试来梳理一下数据建模的步骤,以及每一步需要做的工作。这是建模的第一步,我们需要基于业务问题,来决定可以选择哪些可用的模型。比如,如果要预测产品销量,则可以选择数值预测模型(比如回归模型,时序预测……);如果要预测员工是否离职,则可以选择分类模型(比如决策树、神经网络……)。如果没有现成的模型可用,那么恭喜你,你可以自定义模型了。不过,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:144384
    • 提供者:weixin_38551059