文件名称：HR_Employee_Attrition:预测员工流失
文件大小：16.14MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-22 18:22:38
python data-science data random-forest exploratory-data-analysis
IBM HR员工减员 数据取自此处要解决的主要业务问题是如何创建系统以帮助大公司通过了解哪个员工可能离职来控制其减员，从而为他/她提供一些激励措施。留下来。 如何导航？ 注意： 3X项目仅使用Python 3.X和Tableau 10.0及更高版本进行分析 PPT-包含业务问题和转换为DS问题 Tableau-EDA洞察 功能选择 各种分类模型 最终PPT-解释 报告 安装 $ pip install imblearn # For Smote 问题陈述 我们的客户是ABC一家领先的公司，在该领域表现良好。 最近，它的员工流失率急剧上升。 在过去的一年中，员工流失率已从14％上升到25％。 我们被要求制定一项战略，以立即解决该问题，以免影响公司的业务发展，并提出长期有效的员工满意度计划。 当前，尚无此类程序。 不能再加薪。 幻灯片在 探索性数据分析 数据是不平衡的，我们有83％的人尚未离
【文件预览】：
HR_Employee_Attrition-master
----.ipynb_checkpoints()
--------ANN-checkpoint.ipynb(95KB)
--------ModelingSVM_Final-checkpoint.ipynb(206KB)
--------Data Mining Assignment Feature Selection Lasso-checkpoint.ipynb(142KB)
--------Feature_Selection-checkpoint.ipynb(3.11MB)
--------DataCleaning-checkpoint.ipynb(44KB)
--------ModelingDtree_Final-checkpoint.ipynb(2MB)
--------XGBoost-checkpoint.ipynb(84KB)
--------EDA_UnderstandingData-checkpoint.ipynb(3.04MB)
--------clustering3X-checkpoint.ipynb(183KB)
--------ModelingLogisticRegression_Final-checkpoint.ipynb(128KB)
--------XGBoost_Stacker-checkpoint.ipynb(74KB)
----Attrition_Management.pdf(1.65MB)
----ModelingDtree_Final.ipynb(2MB)
----MainEncodedData.csv(176KB)
----data.csv(221KB)
----EDA_UnderstandingData.ipynb(3.04MB)
----ModelingLogisticRegression_Final.ipynb(128KB)
----ModelingSVM_Final.ipynb(206KB)
----SmotePaper.pdf(490KB)
----IBM_Attrition.twbx(107KB)
----DataCleaning.ipynb(44KB)
----XGBoost_Stacker.ipynb(74KB)
----IBM_Attrition.pdf(129KB)
----Attrition Management.pptx(1.22MB)
----Feature_Selection.ipynb(3.11MB)
----readme.md(4KB)
----ANN.ipynb(95KB)
----XGBoost.ipynb(84KB)