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该项目旨在分析员工离职率的生存情况。

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简介：
该项目“员工离职生存分析”是我在本科生存分析课程期间完成的最终研究课题。为了探索生存分析在不同数据类型中的应用，并超越通常用于教学的医疗数据，我的团队决定深入研究影响员工流失率的关键因素。我们利用了Davin Wijaya在Kaggle上分享的员工离职数据集，旨在识别导致员工选择离开公司的主要原因，并对比离职人员与仍留在公司员工的个人特质。该项目巧妙地融合了生存分析与数据科学方法论，我们运用PCA（主成分分析）和层次聚类技术来剖析员工的性格特征，并尝试将创造力、外向性、独立性以及焦虑水平等维度整合为可辨识的人格类型。经过对5组性格组合的识别与验证后，我们成功地构建了一个模型，能够预测特定性格类型的成员在面对其他外部影响因素时，辞职的可能性有多大。原始数据集：

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  • 员工离职率的生存分析项目：EmployeeTurnoverSurvAnalysis
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    本项目运用生存分析方法探究影响员工离职的关键因素，旨在为企业提供降低员工流失率的有效策略和建议。 员工离职生存分析项目是我本科期间完成的一个最终课程作业。为了在非传统的数据类型上应用生存分析技术，我们选择了研究影响员工流失的因素。使用Davin Wijaya提供的Kaggle员工离职数据集，我们的团队确定了导致员工决定离开公司的关键因素，并对比观察到的离职人员与仍在职人员的性格特征。 该项目结合了生存分析和数据科学方法，利用主成分分析（PCA）以及层次聚类技术来研究员工的人格特质。我们探讨了创造力、外向性、独立性和焦虑水平等因素是否可以组合成可识别的人格类型。在确定出五组性格组合后，我们可以预测这些观察到的性格特征在面对其他外部因素时的离职可能性。 通过这种方法，项目不仅揭示了影响员工流失的关键人格特征，还探索了不同性格类型的稳定性及其对工作环境变化的反应能力。
     
  • 员工离职数据分析集
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    《员工离职数据分析集》汇集了对员工离职原因、趋势及影响因素的数据分析，旨在帮助企业识别潜在问题并采取预防措施，以降低员工流失率和提升组织效率。 该数据集包含14999个样本以及10个特征，通过现有员工是否离职的数据，建立模型预测有可能离职的员工。数据文件名为HR_comma_sep.csv。
     
  • 员工离职预测模型分析.docx
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    本文档《员工离职预测模型分析》探讨了利用数据分析技术构建预测模型的方法，旨在提前识别潜在的离职风险因素，帮助公司制定有效的人员保留策略。 本段落旨在通过分析企业员工的特征来预测其离职倾向。利用RapidMiner软件构建模型，并识别影响员工离职的关键因素，例如月收入、加班情况和出差频率等。该研究有助于人力资源部门提前判断哪些员工可能有离职风险，并采取相应的措施留住人才。同时，这一方法也能帮助企业更好地进行选才、育才及管才工作。 在建立预测模型之前，首先对原始数据进行了预处理步骤，包括属性变量的量化处理、约简冗余特征、标准化以及相关性分析等操作。然后指定各属性的角色，并将数据集划分为训练组和测试组以评估模型性能。 本段落中采用了几种不同的机器学习算法来构建预测模型：决策树、随机森林、KNN（k近邻）、逻辑回归及贝叶斯分类器，通过准确率、精度、召回率以及ROC曲线/AUC等指标对这些模型的总体效果进行评价。最终确定了影响员工离职的三个关键特征，并选出了性能最佳的预测模型。此外，还对企业如何应对这些问题提出了建议。
     
  • 软件公司离职员工项目交接.pdf
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    本PDF文档详细记录了某软件公司离职员工与接替者之间的项目交接流程、注意事项及关键信息，旨在确保工作平稳过渡。 软件离职员工项目交接.pdf 文档内容概述： 本段落件旨在为即将离职的软件工程师提供一份详细的项目交接指南。其中包含了项目的背景介绍、当前开发状态以及后续工作计划等关键信息，以便于接手该项目的新团队成员能够快速上手并继续推进相关工作的顺利进行。 具体内容包括但不限于以下几个方面： 1. 项目概况：简要介绍了项目的整体架构及主要功能模块。 2. 技术栈说明：列出了项目所使用的编程语言、框架以及其他技术工具等信息，帮助新接手的同事熟悉开发环境。 3. 开发进度报告：记录了截止到离职员工最后一天的工作成果和已完成的任务清单。 4. 待办事项列表：列举了尚未解决的技术问题及未来需要完成的功能需求等事宜，并提出了初步解决方案或建议措施。 5. 文档资料索引：提供了项目相关文档的目录指引，便于查阅历史版本记录以及设计规范等内容。 通过上述内容的帮助，可以确保项目的连续性和稳定性，在人员变动的情况下也能保证工作的高效流转。
     
  • 学生情况分析.rp
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    《学生情况分析》报告是对班级或特定群体学生的学业表现、兴趣爱好、性格特征等方面的综合评估与研究，旨在为教师和家长提供科学指导学生发展的依据。 学情分析是指对学生的学业情况进行全面的了解与评估，包括学生的学习习惯、学习能力、知识掌握程度以及情感态度等方面。通过学情分析，教师可以更好地把握每个学生的特点和需求，从而制定出更为科学合理的教学计划和策略。 在进行学情分析时，需要注意结合具体的学科特点及班级实际情况展开研究，并且要关注学生的个体差异性，在尊重每一个孩子独特性的基础上提供个性化的教育支持与指导。此外，还需密切跟踪反馈效果以不断调整优化措施方案。
     
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    本论文运用SPSS软件对当前大学生兼职情况进行数据分析与研究，探讨兼职动机、形式及影响因素，并提出相关建议。 Spss学期结课论文-大学生兼职情况调查分析 本段落基于SPSS软件对当前大学生的兼职情况进行了一次全面的数据收集与统计分析工作。通过对样本数据进行描述性统计、交叉表分析以及相关性和回归分析，揭示了在校学生参与课外工作的现状及其影响因素，并探讨了兼职经历对学生学业成绩和未来职业规划的影响。研究发现表明，尽管存在时间管理上的挑战，但合理的兼职活动能够帮助大学生提升实践技能并增强就业竞争力。 该论文旨在为高校教育管理者提供参考依据，同时也希望引起社会各界对这一现象的关注与思考。
     
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    该数据集旨在预测企业中员工的离职趋势，通过分析影响员工离开公司的各种因素，帮助企业制定更有效的员工保留策略。 员工离职预测数据集主要用于分析影响员工离职的各种因素，并通过历史数据建立模型来预测未来的离职情况。这样的研究可以帮助企业采取预防措施减少优秀人才的流失，提高团队稳定性与工作效率。
     
  • 实验动物房管理人员及职工日常工作的完成情况.zip
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    本资料详细记录了实验动物房管理人员和员工在日常工作中的执行与完成情况，包括但不限于卫生清洁、饲料更换、健康检查等任务。 Laboratory Animal House Management Platform is a system developed by the Software Engineering group of Computer Science and Technology 2017 at China Agricultural University. The provided functions include logistics management, animal health care, environmental supervision, breeding management, raising management, and welfare feeding systems to assist managers and employees in handling daily tasks. Project Framework: Maven-based Spring+SpringMVC+MyBatis Development Environment: IntelliJ IDEA Ultimate Subversion Tool: TortoiseSVN mounted on IDEA Front-end Framework: Layui Database: MYSQL 5.7.17 Web Server: apache-tomcat-7.0.104-windows-x64 Java: Java 11 To run this project, you need to install several required software including JDK (configured in Environment Variables as JAVA_HOME with JDK 11 recommended), IntelliJ IDEA (Ultimate version is recommended) and Tomcat (version 7 or above). Once the prerequisites are met, follow the detailed steps provided for running the project. A few screenshots of logistics management system developed by ZLJ showcase part of this whole platform.
     
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    该职位专注于企业资源规划(ERP)项目的执行与管理，包括需求分析、系统实施和用户培训等环节，旨在优化企业内部流程，提升运营效率。 这里提供了许多简历供参考学习，可以为以后制作简历提供一定的帮助。不同的模板有不同的风格，大家可以按自己的喜好选择合适的模板。