员工流失率

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

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。

对流失预警模型的评估，提出评估的指标和方法。

员工流失是企业管理中最棘手的问题之一，以往研究集中在组织承诺、心理契约、员工满意度等隐性因素，对一线员工的管理、监控和预防效果有限。本研究以H集团零售连锁门店员工数据为例，在2013年收集了苏南某市所有门店员工信息，建立了一个包含5277名员工的数据库。使用决策树C4.5算法进行数据挖掘分析，揭示了员工流失的六大规律。经验证数据（1066名员工），结果显示六大流失规律无显著差异。研究认为，数据挖掘技术可以在人力资源管理中进一步应用，探索员工流失现象的原因和预防对策。

利用数据挖掘技术，对电信客户流失进行深入分析，探索影响因素，为制定客户挽留策略提供科学依据。

利用数据挖掘技术，从客户属性、服务属性和消费数据中提取相关性，构建模型计算客户流失可能性。

本项目选择WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv数据集进行用户流失分析。该数据集包含7043条用户记录，涵盖21个字段信息，其中包含20个用户特征字段以及1个目标特征字段，用于刻画用户是否流失。

期权杠杆率计算 期权杠杆率衡量期权价格对标的资产价格变动的敏感程度。 公式： 期权杠杆率 = 期权价格变化百分比 / 标的资产价格变化百分比 隐含波动率计算 隐含波动率是市场对期权标的资产未来波动率的预期，通过期权价格反推得出。 方法： 通常使用期权定价模型（如 Black-Scholes 模型）进行迭代计算，找到与当前市场价格相符的波动率参数。

这份数据集专注于预测电信用户可能发生流失的情况。它包含了广泛的用户数据和相关变量，为分析和预测流失行为提供了重要资源。数据集的详细内容和结构使其成为研究和实践中不可或缺的工具。

本研究提出一种基于数据挖掘的大客户流失预测模型，从电信运营行业大客户流失的实际问题出发，详细阐述了数据挖掘在电信行业的应用。模型使用决策树算法进行数据挖掘，并已在实际中得到应用，效果良好。