"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

在工作场所进行远程工作的满意度调查问卷数据分析通常涉及几个步骤，包括数据收集、预处理、分析以及可视化。以下是进行这种分析的基本源代码框架和计算结果概述：

1. **数据收集**：
- 使用Python库（如Pandas）读取CSV文件，包含员工ID、调查问题（例如，通信质量、工作生活平衡等）、满意度评分等字段。

import pandas as pd
survey_data = pd.read_csv('remote_work_satisfaction.csv')

2. **预处理**：
- 检查并处理缺失值、异常值和数据清洗。
- 将分类问题转换为数值型以便后续分析（例如，将满意程度分为5级，用0-4表示）。

survey_data = survey_data.dropna()
survey_data['satisfaction_score'] = survey_data['satisfaction'].map({'非常满意': 4, '满意': 3, '一般': 2, '不满意': 1})

3. **描述性统计**：
- 计算各指标的平均分、标准差等来了解总体趋势。

   summary_stats = survey_data.describe(include='all')

4. **关联性分析**：
- 使用相关性矩阵或散点图来查看变量之间的关系，比如远程工作时间与满意度的关系。

import seaborn as sns
correlation_matrix = survey_data.corr()
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True)

5. **聚类或分类**：
- 如果想探索不同群体的满意度差异，可以应用机器学习算法（如K-means）对员工进行分组。

from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3).fit(survey_data[['communication', 'flexibility']])
survey_data['cluster'] = kmeans.labels_

6. **生成报告或可视化结果**：
- 使用Matplotlib或Plotly创建图表展示关键发现，如满意度分布、各因素对满意度的影响。

plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.boxplot(x='cluster', y='satisfaction_score', data=survey_data)
plt.xlabel('Cluster')
plt.ylabel('Satisfaction Score')