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员工离职预测，代码，提交结果，+报告

基于Python的员工离职预测数据挖掘建模分析研究源码加文档适合毕业设计资料 软件架构说明 后台：Django、数据库：MySQL8、数据可视化：Pyecharts、情感分析：SnowNLP、分词处理：Jieba

员工离职预测-数据集

dimission 员工离职预测训练赛：利用pandas和sklearn包，分析哪些因素会影响员工的离职情况，并对测试集进行相关预测。 本次项目主要用到pandas和sklearn这两个工具。用pandas进行数据清洗，数据转换，以及特征提取。用sklearn进行模型构建，模型评估，并进行相关预测。

Python源码集锦-员工离职预测模型

员工离职预测数据集　https://dongfangyou.blog.csdn.net/article/details/109398904

本文针对企业员工的一些特征来判断员工是否离职，利用RapidMiner软件构建员工离职预测模型，分析影响员工离职的重要因素，比如员工月收入，是否加班，是否出差等，预测企业员工是否具有离职倾向，为企业提前做出判断，协助人力资源部门进行关键的干预工作，有计划的进行“留住人才”措施，同时也可以更好的促进企业做好“选拔人才”、“培养人才”、“管理人才”。建模前，先对原始数据进行预处理，包括属性变量量化处理、约简属性、数据标准化处理、特征的相关性分析、指定属性角色和划分训练集与测试集。建模选取了决策树模型、随机森林模型、KNN算法模型、逻辑回归模型及贝叶斯模型，利用准确率、精度、召回率及ROC曲线/AUC评价模型的整体性能，最后总结出决定员工离职的三个重要特征和较优的预测模型，并对用人单位提出建议。