离职原因

预测模型的 R 脚本，用起来还挺顺的，是搞员工流失率那块。prediciton.R这个脚本结构清晰，逻辑也不绕，用的是 R 语言里的老朋友——逻辑回归和一些基础的数据方法。哦对了，数据清洗那段代码写得挺严谨的，基本拿来就能用，省了不少事。 预测员工离职的脚本里，像glm()函数、predict()这些经典方法全都安排上了。你要是搞过模型训练，基本一看就明白，响应也快，跑出来的结果也挺靠谱。 其实它挺适合初学 R 建模的朋友上手练练手，如果你熟的话，也可以在这基础上套点别的模型逻辑，比如决策树、随机森林啥的都能换进去。 另外，下面这些文章也蛮值得一看：R 语言实战：透析员工离职率及预测模型 和

与PLC无法通信，可能的原因有以下几点：线路故障、PLC电源关闭或复位、USB路径有问题。建议重新启动程序。（ES:01808502)

RAC单节点系统的推广和实施探讨是为了满足企业需求，提高系统的可靠性和性能。

错误日志里的Goldengate 1403问题，其实不少时候都是跟附加日志和表结构不一致有关系。你也碰到过，数据同步突然挂住，一查日志全是 1403。嗯，大多数时候是某个字段结构改了，索引没重建，或者目标端少了个列。还有一种情况挺坑，就是附加日志没开全，尤其是新加表后忘记加日志，再同步就直接报错。想要不踩坑，你得检查一下源端表的结构和目标端是不是对得上，有没有改字段没同步索引啥的。你要是想进一步了解，下面几个文章还挺有用，像这篇Oracle GoldenGate 1403 错误与方案，讲得挺细，附带思路。还有几篇是从数据一致性、并发控制、日志机制这些角度切入的，像是数据库并发控制中的三种数据不

系统故障是指整个数据库系统在正常运行时突然遭遇破坏，导致所有正在进行的事务异常终止，同时导致内存中数据库缓冲区的信息丢失，但外部存储设备上的数据未受影响。

SQL查询速度慢的原因分析####一、索引缺失或未使用索引是数据库中用于加速数据检索的重要工具。当SQL查询没有使用适当的索引时，数据库管理系统（DBMS）可能需要全表扫描（Table Scan），即遍历整个表中的每一行来查找所需数据，这将极大地减慢查询速度。因此，确保查询使用有效的索引是提高查询性能的关键。 ####二、I/O吞吐量限制I/O吞吐量指的是磁盘读写速度，如果I/O性能不佳，即使是高效的查询也可能因为数据读取速度慢而表现不佳。将数据、日志、索引分布在不同的I/O设备上，可以显著提升读取速度，尤其是在处理大量数据时更为关键。 ####三、计算列的缺失计算列是基于表中其他列的计算结果

R语言实战：透析员工离职率及预测模型 本案例运用R语言，深入分析影响员工离职率的关键因素，并构建预测模型以预判未来趋势。通过数据可视化、探索性分析等手段，揭示隐藏在数据背后的规律，为企业制定有效的人才 retention 策略提供数据支持。

通过对201起重特大瓦斯爆炸事故的统计分析，找出主要不安全动作原因，并制定针对性培训内容。增加员工安全知识，减少或消除不安全动作，从而预防瓦斯爆炸事故。

原因： 高性能写入和查询 灵活的数据模型，可处理各种时序数据类型 持久化保证，防止数据丢失 方法： 使用Sorted Sets存储时间序列数据 设置合理的过期时间以优化性能 使用脚本来处理数据聚合和压缩

ORACLE数据库在某些情况下可能未使用索引来进行数据查询，这可能与数据分布、查询优化器的决策或者统计信息更新有关。