工作场所中的远程工作满意度问卷数据分析源代码及计算结果

在工作场所的远程工作满意度问卷数据分析中，通常涉及数据收集、预处理、分析和可视化几个步骤。源代码可能会包括使用各种编程语言如Python（Pandas、NumPy、SciPy）、R、SQL或JavaScript，以及统计分析库如SPSS、Excel VBA或Tableau。

例如，如果你的数据存储在CSV文件中，Python代码可能如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import preprocessing

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('remote_survey_data.csv')

# 数据清洗和预处理
df = df.dropna()  # 删除缺失值
X = df[['job_satisfaction', 'communication', 'work_life_balance']]  # 可能的特征变量
scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(X)  # 归一化数值型数据
X_scaled = scaler.transform(X)

# 分析可能用到描述性统计或回归模型
mean_scores = X.mean()  # 满意度平均分
correlation_matrix = X.corr()  # 特征之间的关联性

# 结果计算，比如满意度得分的分布，相关系数矩阵等
results = {
    'mean_job_satisfaction': mean_scores['job_satisfaction'],
    'correlation_matrix': correlation_matrix,
}

# 可视化结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True)
plt.title('特征间相关性热力图')
plt.show()

至于计算结果，可能包括满意度的总体评分，员工对沟通和工作生活平衡的评价，以及各因素间的相关性或影响程度。分析结果可能表明哪些因素强烈影响远程工作的满意度，以及如何改进工作环境。