离职意愿建模

matlab 的流量代码，用在人力资源预测上其实还挺有意思的。项目是基于 Kaggle 上的一个员工数据集，字段挺全的，比如员工满意度、平均每月工时这些，拿来练模型方便。 香草神经网络、支持向量机这些经典模型都试了一遍，还搭了个带反向传播的多层感知器，运行在 Matlab 里，代码不复杂，逻辑也清晰。 数据分成了两块：原始的放在原始 Kaggle 数据集里，好的就在清除的数据文件夹里。清洗过程可以学不少技巧，是怎么缺失值和分类字段。 重点是，嗯……它计划后续用Keras/TensorFlow重构一版——对你要迁移到深度学习框架的项目来说，也是一种思路参考。 如果你最近也在琢磨员工离职预测这种场

农村学校老师的幸福感研究，用数据说话，还加了点技术调味。研究用到了 SPSS 做各种，像是回归、相关性这些，挺全面的。最有意思的是，它不仅探讨幸福感和离职意愿的关系，还加了个调节变量——学校的组织氛围，像工作监督、教学约束这些。要是你正好在做教育类前端项目，尤其是跟数据可视化、教师管理系统相关的，这篇研究的结构和思路还挺有参考价值的。

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

随着互联网技术、移动支付技术和智能手机的普及，共享经济为新型经济形态的经营理念带来了快速发展，互联网专车作为其中一种形式逐步兴起。本研究以互联网专车平台为研究对象，在理性行为理论、创新扩散理论及服务业相关研究的基础上，结合技术接受模型(TAM)、理性行为理论的主观规范、创新扩散理论的兼容性特征以及现代服务业特点，将用户使用意愿作为因变量，使用态度作为中介变量，分析感知有用性、感知兼容性、感知价格、主观规范、异质性、即时性和结合性等自变量。通过构建结构方程模型并提出相关假设，设计量表并通过问卷调查获得322份有效数据。最终，利用SPSS进行统计分析和测量指标的信度与效度检验，并通过Amos验证结

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。

本项目利用 JupyterLab 和 Python，以 Kaggle 上经典的员工离职数据集为基础，构建随机森林模型预测员工离职倾向。项目涵盖数据清洗、特征工程、模型训练与评估等环节，并利用可视化技术直观展示模型结果，例如重要特征分析、预测结果分布等，帮助企业深入理解员工离职背后的关键因素。

以数据使用和更好的架构设计为重点，借助 MongoDB Packt 2015，优化 MongoDB 数据建模。

提升建模技术利用随机科学控制方法，不仅能评估行为效果，还能建立预测模型，预测行为的增量响应。这种数据挖掘技术主要应用于金融服务、电信和零售直销行业，用于增加销售、交叉销售、减少客户流失。传统的倾向模型和响应模型只是对目标用户进行评分，而没有确保模型的结果能够最大化活动效果。因此，需要另一种统计模型来确定哪些用户可能对营销推广活动产生显著反应，即“敏感于营销”的用户。提升建模技术的最终目标是识别最可能受到营销活动影响的用户，以提升活动的效果（r(test)- r(control)），增加投资回报率（ROI），提高整体市场响应率。

实体关系建模（ER图）是数据库设计的关键技术之一。

创建数据库与模型：建立数据架构的基础。 创建表、表空间、序列：定义数据存储结构。 创建用户：管理数据库访问权限。 设置关系：建立表之间的关联。 生成数据库脚本：将模型转换为可执行代码。 连接数据库：与外部数据库建立通信。 反向工程：从现有数据库生成模型。 修改数据模型：调整数据结构。 更新数据库：将模型更改同步到数据库。 生成数据字典：记录数据库元数据。 生成测试数据：填充数据库以进行测试。 配置数据源：连接到不同类型的数据源。