工作场所中的远程工作满意度问卷数据分析源代码
时间: 2024-10-05 14:04:48 浏览: 14
在分析工作场所中的远程工作满意度问卷数据时,通常会涉及到数据收集、清洗、处理和可视化几个步骤。源代码可能包括多种编程语言,如Python或R,因为它们在数据分析领域非常流行。以下是分析过程的一个简化示例:
```python
# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取问卷数据
survey_data = pd.read_csv('remote_work_survey.csv')
# 数据预处理
# 检查缺失值
survey_data.isnull().sum()
# 删除或填充缺失值
survey_data.fillna(survey_data.mean(), inplace=True)
# 数据标准化(如有需要)
scaler = StandardScaler()
survey_data[['satisfaction', 'work_life_balance']] = scaler.fit_transform(survey_data[['satisfaction', 'work_life_balance']])
# 描述性统计分析
survey_stats = survey_data.describe()
# 分段分析满意度与特定变量的关系
grouped_data = survey_data.groupby('department')['satisfaction'].mean()
# 可视化结果
plt.figure(figsize=(10,6))
sns.barplot(x=grouped_data.index, y=grouped_data.values)
plt.title('各部门远程工作满意度')
plt.xlabel('部门')
plt.ylabel('满意度')
plt.show()
# 提问环节