离职率分析

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。

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。

分析和预测我国人口出生率、死亡率和自然增长率的时间序列数据。通过应用时间序列分析方法，包括差分处理和ARIMA模型拟合，揭示了这些人口指标的动态变化趋势，并预测未来10年的变化趋势。实验使用了多种统计工具如ADF检验和Box-Ljung统计量测试，以确保模型的有效性和残差的随机性。最终选定的模型将预测结果以表格形式展示，同时解读分析实验结果。

时长变异系数：行程时长变异系数反映行程时长差异程度，但对出险率影响不明显。 分时长行程数：- 0-30分钟行程占比升高，出险率降低。- 30分钟以上行程占比升高，出险率上升。根据细分结果，构建“30分钟以上行程数量占比”指标，用于预测模型。

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。

在数据分析领域，用户保持率分析和正态分布是关键内容，尤其在用户行为研究、产品优化和业务决策中至关重要。用户保持率是评估用户持续参与或购买产品或服务的比例，而正态分布是一种常见的统计模式，用于描述各种自然现象和社会数据分布。将深入探讨这两个概念的应用和分析方法，帮助读者更好地理解和应用这些关键技能。

利用我国某条高速公路连续三年的事故数据和交通流数据，对V/C比与事故率的关系进行了详细的统计分析。研究结果显示，V/C比与事故率呈现出U形曲线关系：当V/C较小时，事故率最高；随着V/C比增加，事故率逐渐下降；模型指出V/C比为0.58时，事故率达到最低点；随着V/C比继续增加，事故率再次上升。

日本气象厅 JMH 的 24 小时和 48 小时地面预报图，用来做温带气旋预测还挺靠谱的。强度和位置的准确率都不错，是 24 小时的，强度能到 88%，位置也有 84%。如果你是在做天气可视化、预报算法优化，或者搞航海气象，那这份资料真的蛮实用的。 日本 JMH 的气旋预报图，用的不是那种复杂模型，而是传真格式的天气图，读取方式也简单，适合快速对比实际与预报情况。你只要抓住气旋中心、气压线形态这几个关键点，就能搞定预报准确性。 我之前就用这份图结合Python的图像识别库做过自动识别气旋轨迹。搭配像OpenCV、matplotlib，个几十张图也不难，响应还快。核心是提取气旋中心坐标，和实况对

想要提高 RFID 系统的识别率，优化设计方案？这篇文章挺有参考价值。它通过影响识别率的关键因素，给出了几个重要的影响因素：标签与读写器的平面夹角、读写器天线的数量以及标签与读写器的距离。文章还提到了一些实际测试，是在汽车轮胎中嵌入 RFID 标签的两种不同情况下。通过 MINITAB 软件，使用二项 logistic 回归，进一步探讨了这些因素对系统识别率的贡献。整体来说，如果你对 RFID 技术或者相关的系统优化有兴趣，这篇文章可以给你不少启发。还有一些相关的技术资源链接，也适合进一步深挖。