深度学习应用实战案例-员工流失预测模型(Python源代码)

Posted 文宇肃然

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了深度学习应用实战案例-员工流失预测模型(Python源代码)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

前言

有人离职是因为“世界那么大,我想去看看”,也有人觉得“怀有绝技在身,不怕天下无路”。

文中涉及完整源码请参见,

Python源码集锦-员工离职预测模型

员工离职对于企业而言有什么影响呢?

数据分析精华案例-员工流失建模与预测实例

要知道,业培养人才需要大量的成本,为了防止人才再次流失,员工流失分析就显得十分重要了。这不仅仅是公司评估员工流动率的过程,通过找到导致员工流失的主要因素,预测未来的员工离职状况,从而进一步减少员工流失。

那么,哪些因素最容易导致员工离职呢?

这次我们用数据说话,

教你如何用Python写一个员工流失预测模型。

01 数据理解

我们分析了kaggle平台分享的员工离职相关的数据集,共有10个字段14999条记录。数据主要包括影响员工离职的各种因素(员工满意度、绩效考核、参与项目数、平均每月工作时长、工作年限、是否发生过工作差错、5年内是否升职、部门、薪资)以及员工是否已经离职的对应记录。字段说明如下:

以上是关于深度学习应用实战案例-员工流失预测模型(Python源代码)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Python应用实战案例-深入浅出Python随机森林预测实战(附源码)

数据挖掘实战:2万字深度分析《电信用户流失预测模型》

Keras深度学习实战——神经网络基础与模型训练过程详解

大数据分析案例-基于决策树算法构建银行客户流失预测模型

深度学习多变量时间序列预测:LSTM算法构建时间序列多变量模型预测交通流量+代码实战

Keras深度学习实战(32)——基于LSTM预测股价