Advertisement

员工绩效数据分析预测实战教程（附带20段代码及273.98KB完整数据集）.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
本教程深入讲解了如何运用Python进行员工绩效的数据分析与预测，内含20个实用代码示例和超过273KB的完整数据集，助力HR专业人士和数据分析爱好者掌握关键技能。 AI实战-员工绩效数据集分析预测实例（包含20个源代码文件及一个大小为273.98 KB的完整数据集） 这些代码经过手工整理，确保没有语法错误，并且可以正常运行。 包括：20个代码文件，总大小138.75 KB；另外还有两个数据文件共273.98 KB。 使用的模块有： numpy pandas warnings os datetime sklearn.preprocessing.MinMaxScaler seaborn matplotlib.pyplot sklearn.model_selection.train_test_split sklearn.ensemble.RandomForestRegressor sklearn.metrics.mean_squared_error 涉及的日期时间处理函数为：datetime.datetime。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 员工绩效数据分析预测实战教程（附带20段代码及273.98KB完整数据集）.zip
    优质
    本教程深入讲解了如何运用Python进行员工绩效的数据分析与预测，内含20个实用代码示例和超过273KB的完整数据集，助力HR专业人士和数据分析爱好者掌握关键技能。 AI实战-员工绩效数据集分析预测实例（包含20个源代码文件及一个大小为273.98 KB的完整数据集） 这些代码经过手工整理，确保没有语法错误，并且可以正常运行。 包括：20个代码文件，总大小138.75 KB；另外还有两个数据文件共273.98 KB。 使用的模块有： numpy pandas warnings os datetime sklearn.preprocessing.MinMaxScaler seaborn matplotlib.pyplot sklearn.model_selection.train_test_split sklearn.ensemble.RandomForestRegressor sklearn.metrics.mean_squared_error 涉及的日期时间处理函数为：datetime.datetime。
     
  • 航班价格数据分析与预测实战教程（附19段代码及53.07MB完整数据集）.zip
    优质
    本教程深入浅出地讲解了如何分析和预测航班价格，并提供了19段实用代码以及一个包含53.07MB完整数据集，适用于希望掌握相关技能的数据分析师与研究人员。 AI实战：航班价格数据集分析预测实例（包括19个源代码文件及53.07 MB完整的数据集） 所有代码经过手工整理，确保无语法错误且可运行。 使用到的模块： pandas, sklearn.model_selection.train_test_split, sklearn.ensemble.RandomForestRegressor, math.sqrt, sklearn.metrics.mean_absolute_error, sklearn.metrics.mean_squared_error, sklearn.metrics.r2_score, matplotlib.pyplot, sklearn.model_selection.GridSearchCV, numpy, seaborn, warnings random, os sklearn.linear_model.LinearRegression sklearn.linear_model.Ridge sklearn.linear_model.Lasso sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor sklearn.ensemble.AdaBoostRegressor xgboost sklearn.preprocessing.LabelEncoder sklearn.svm.SVR sklearn.neighbors.KNeighborsRegressor catboost, lightgbm plotly.express sklearn.preprocessing.OneHotEncoder sklearn.preprocessing.MinMaxScaler sklearn.ensemble.BaggingRegressor xgboost.XGBRegressor pickle zstandard sklearn.preprocessing.StandardScaler sklearn.model_selection.cross_val_score statsmodels.stats.outliers_influence.variance_inflation_factor sklearn.model_selection.RandomizedSearchCV, scipy.stats.randint sklearn.inspection.PartialDependenceDisplay lime.lime_tabular sklearn.impute.SimpleImputer sklearn.pipeline.Pipeline sklearn.pipeline.FeatureUnion sklearn_features.transformers.DataFrameSelector sklearn.linear_model.SGDRegressor IPython.display.Image IPython.display.display sklearn.preprocessing.RobustScaler, sklearn.decomposition.PCA, sklearn.linear_model, sklearn.tree.DecisionTreeRegressor, sklearn.ensemble.ExtraTreesRegressor math
     
  • AI应用实践——全球GDP数据分析与预测案例（附带20段代码及1.10MB完整数据集）.zip
    优质
    本资源提供了一个利用人工智能技术进行全球GDP数据分析与预测的实际案例。内含详细的数据集和20段用于模型构建的Python代码，帮助用户深入理解AI在经济分析领域的应用。 AI实战：各国GDP数据分析预测实例（包含20个源代码文件及1.10 MB完整数据集） - 代码经过手工整理，无语法错误，并且可以运行。 - 源码包括： - 20个Python脚本，总大小为213.46 KB； - 数据文件共六个，合计容量为1.10 MB。 使用到的模块有： numpy, pandas, seaborn, sklearn.linear_model.Lasso, holidays, sklearn.metrics.mean_absolute_percentage_error, matplotlib.pyplot, lightgbm, sklearn.model_selection.KFold, sklearn.model_selection.GroupKFold, warnings 和所有在 sklearn.metrics.* 下可用的功能，以及 sklearn.linear_model.Ridge， re 及 requests。
     
  • Python数据分析与可视化实战教程（含完整代码和数据）.zip
    优质
    本教程为《Python数据分析与可视化实战》配套资料，包含详尽的数据分析实例、源代码及原始数据集，助力读者快速掌握Python在数据分析领域的应用。 基于Python的数据分析可视化实战：制作2017年6月销量前五的商品销量柱状图。首先将时间转换为标准格式，并将时间列设置为索引。用户输入要绘制哪一月的销量柱状图，通过循环遍历得到该月商品名单，创建等长零列表，两列表压缩成字典，依次更新字典中商品销量数据。根据销量对字典进行排序后，获取用户指定画前几的商品销量柱状图，并完成绘图操作。
     
  • Python数据分析示例代码（附带数据集）.zip
    优质
    本资源包含一系列使用Python进行数据分析的实例代码及配套数据集，旨在帮助学习者掌握pandas、numpy等库的实际应用技巧。 Python数据分析演示代码包含在压缩包内，其中包含了数据集和源码。代码文件格式为.ipynb，并使用Jupyter编辑器编写。如遇侵权请联系删除！
     
  • Triplet Loss损失函数实战教程-附完整代码和数据
    优质
    本教程详细介绍Triplet Loss损失函数的工作原理及应用，并提供完整的代码和数据集供读者实践。适合深度学习初学者深入理解对比学习方法。 Triplet Loss 损失函数应用实战-完整代码+数据
     
  • MATLAB数据分析与挖掘实战教程（含15个实例及其完整源码和数据集）
    优质
    本书为读者提供了全面深入地掌握MATLAB进行数据分析与挖掘所需的技能，包含十五个实用案例，附带完整源代码及数据集。适合初学者快速入门以及进阶学习者深化理解使用。 MATLAB数据分析与挖掘实战案例包括15个实例，每个实例都提供了完整的源代码以及相应的数据集。
     
  • Python实现WOA-CNN-BiLSTM-Attention的数据分类预测（附完整程序及代码解析）
    优质
    本研究采用Python实现了一种结合WOA优化算法、CNN卷积神经网络、BiLSTM双向长短期记忆网络与注意力机制的创新数据分类预测模型。文章详细介绍了该方法的工作原理，并提供了完整的源代码及其详尽解析，旨在帮助读者深入理解并应用此先进机器学习技术于实际问题中。 本段落详细介绍了如何使用Python实现一种结合鲸鱼优化算法（WOA）、卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和注意力机制的复杂数据分类预测模型，涵盖了项目背景、目标、挑战及特点，并探讨了其应用场景以及具体的模型设计、训练与评估过程。首先通过数据预处理模块准备输入数据；接着使用WOA优化模块自动调节超参数；然后利用CNN提取空间特征并借助BiLSTM捕捉时间序列依赖性；最后采用注意力机制突出重要特征，以实现高效的数据分类。 文章包括了详细的代码示例和性能评价指标，并提供了完整的项目目录结构设计与模块化开发方案。此外还提出了多种改进方向，如模型轻量化、在线学习技术的应用以及多模态数据融合策略等方法来进一步提高该系统的实用性和泛化能力。 本段落适合具备Python编程基础及机器学习理论知识的研发人员、数据科学家和工程师阅读参考。 使用场景包括但不限于： 1. 医疗数据分析：用于疾病分类与预测； 2. 金融市场预测：进行股票价格或外汇走势的分析； 3. 工业设备故障诊断：监测设备状态并检测潜在问题点； 4. 自然语言处理任务：执行文本分类及情感倾向性判断等操作； 5. 环境数据预报：估计空气质量或其他污染指标。
     
  • 学生学业成绩预测，附带执行代码及训练测试数据集
    优质
    本项目旨在开发一套学生学业成绩预测模型，并提供详细的执行代码和完整的训练、测试数据集，以供研究与实践。 北航数据工作站个人竞赛项目涉及多个领域的数据分析与应用实践，旨在通过实际比赛促进学生在数据科学方面的技能提升和技术交流。参与者将有机会接触到最新的技术趋势，并与其他参赛者共同解决复杂的数据问题，从而推动技术创新和个人成长。 此活动不仅为学生们提供了一个展示自己能力的平台，还鼓励他们积极参与到团队合作和项目管理中去。此外，在竞赛过程中积累的经验对于未来的职业发展有着重要的意义，有助于学生在毕业后更好地适应职场需求并迅速成长为数据科学领域的专业人才。
     
  • 花卉分类数据集5类-附带代码与教程.zip
    优质
    本资源提供一个包含五种类别的花卉图像数据集，并附有详细的分类教程和相关代码，适用于初学者学习图像识别和机器学习。 花卉识别数据集包含5类内容。通过结合作者在B站发布的视频教程以及使用TensorFlow编写的代码示例，可以快速掌握相关技术知识。关于数据集的详细信息，请参考相关的文章描述。