Python在HR分析中的应用：逻辑回归与树模型

资源摘要信息:"基于Python实现HR分析（逻辑回归和基于树的机器学习）【***】" 1. 数据探索阶段的知识点： - 初始数据探索（EDA）：了解收集到的数据集的基本特征和结构，包括数据的格式、类型、大小等。 - 数据清洗：包括重命名列、以使数据具有描述性较强的列名，便于理解和后续处理。 - 缺失值检查：对于数据集中的缺失值进行识别和处理，可能的处理方法包括填充、删除或插值。 - 检查重复：识别和删除数据中的重复记录，保证数据的唯一性。 - 离群值检测：通过可视化或统计方法发现并处理数据中的离群值，以便进行准确的分析。 2. 数据可视化阶段的知识点： - 使用图表比较留任与离职员工：通过各种可视化手段（如柱状图、饼图等）展示留任和离职员工的分布情况。 - 比较工作时间和满意度：利用散点图、箱线图等工具展现员工的平均月工作时间与其满意度之间的关系。 - 分析任期与员工留任情况：通过图表展示员工工作年限与是否留任之间的关系。 - 探究晋升与工作时间关系：通过数据可视化来了解员工的月平均工作时间与最近5年的晋升情况。 - 部门与员工流动性的关系：通过多维度图表展示不同部门员工的流动情况。 - 分析项目数、月工作时间、考核分数的关系：通过数据可视化来探究项目数量、月工作时间与员工考核分数之间的相关性。 3. Logistic回归模型建立阶段的知识点： - 热图：使用热图来可视化数据集中的特征之间的相关性。 - 分析部门离职情况：通过统计分析确定各部门离职员工与留职员工的数量比例。 - Logistic回归模型构建：建立分类模型来预测员工离职的概率，以及确定影响离职的关键因素。 4. 基于树的模型建立阶段的知识点： - 数据处理：在模型建立之前进行必要的数据预处理，如特征选择、标准化等。 - 决策树模型：构建决策树模型，通过一系列的规则对数据进行分割，预测员工的离职可能性。 - 随机森林模型：构建多个决策树的集成模型——随机森林，以提高预测的准确性和鲁棒性。 - 特征重要性：通过模型结果了解各个特征对预测结果的贡献度，包括决策树的特征重要性和随机森林的特征重要性。 - 混淆矩阵：用于评估模型分类性能的矩阵，显示正确预测和错误预测的数量。 整个项目中运用了多种Python库，如pandas用于数据处理，matplotlib和seaborn用于数据可视化，scikit-learn用于建立机器学习模型等，是利用Python进行数据分析和机器学习的经典案例。通过本项目，可以学习到从数据探索、处理到模型建立和评估的全流程分析技能，对从事数据分析和机器学习工作具有重要的实践价值。