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Python数据类型&运算符&IF分支结构

项目背景和目的： 金融企业培养人才需要大量的成本，为了防止人才再次流失，应当注重员工流失分析。员工流失分析是评估公司员工流动率的过程，目的是找到影响员工流失的主要因素，预测未来的员工离职状况，减少重要价值员工流失情况。 本次实验项目是依据一家金融公司员工离职数据，目的是分析员工的离职原因，找到影响员工流失的主要因素，预测未来的员工离职状况，减少重要价值员工流失情况。 一、项目数据说明 数据取自于kaggle平台分享的数据集，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。

自用笔记

介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法。同时也涉及神经网络、深度学习、大数据处理等内容。

根据网络公开空气质量数据的基础上进行爬取相关数据，主要是针对环境较为恶劣的城市，天津、北京、广州等几个城市，尤其是针对天津的质量数据进行对比分析。并在分析的基础上得出空气质量变化情况，提出一些意见。并借助机器学习算法根据数据预测空气质量，以达到分析预测的典型大数据分析模式效果。

数据预测是大数据最核心的应用，是它将传统意义的预测拓展到“现测”。大数据预测的优势体现在，它把一个非常困难的预测问题，转化为一个相对简单的描述问题，而这是传统小数据集根本无法企及的。从预测的角度看，大数据预测所得出的结果不仅仅是用于处理现实业务的简单、客观的结论，更是能用于帮助企业经营的决策。。

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外卖数据集，包含12000条外卖平台的正负评价，以0、1为标签。本数据集共含有4000条正面评价，8000条负面评价。