用R語言分析與預測員工離職
在實驗室搬磚之後，繼續我們的kaggle資料分析之旅，這次資料也是答主在kaggle上選擇的比較火的一份關於人力資源的資料集，關注點在於員工離職的分析和預測，依然還是從資料讀取，資料預處理，EDA和機器學習建模這幾個部分開始進行，最後使用整合學習中比較火的random forest演算法來預測離職情況。
資料讀取
setwd(“E:/kaggle/human resource”) library(data.table) library(plotly) library(corrplot) library(randomForest) library(pROC) library(tidyverse) library(caret) hr<-as.tibble(fread(“HR_comma_sep.csv”)) glimpse(hr) sapply(hr,function(x){sum(
資料集情況如下，一共10維資料，14999個觀測值，變數的代表名稱分別是
satisfaction_level–滿意度，last_evaluation–最後一次評估，number_project–參與專案數量，average_montly_hours–每月平均工作時間，time_spend_company–公司停留時間，Work_accident–工作事故次數，left–是否離職，promotion_last_5years–過去五年升值狀況，sales–工種，salary–工資。
而且簡單的觀測了一下，沒有發現缺失值，那麼我就可以直接進入資料分析階段了。
資料預處理
根據每一個特徵的數值情況，我們可以將不少特徵因子化，方便後期做不同類別的差異分析。
hr sales) hr salary) hr left) hr Work_accident) hr left,‘1’=“yes”,‘0’=“no”) hr promotion_last_5years)
看的出大部分資料都是數值型的，我們使用相關性來衡量不同變數之間的相關性高低：
cor.hr<-hr %>% select(-sales,-salary) cor.hr Work_accident)) cor.hr promotion_last_5years)) cor.hr left)) corrplot(corr = cor(cor.hr),type = “lower”,method = “square”,title=“變數相關性”,order=“AOE”)
直觀的來看，是否離職和滿意度高低就有很高的關聯性啊。
EDA
ggplot(group_by(hr,sales),aes(x=sales,fill=sales))+geom_bar(width = 1)+coord_polar(theta = “x”)+ggtitle(“不同職業的人數”) ggplot(hr,aes(x=sales,y=satisfaction_level,fill=sales))+geom_boxplot()+ggtitle(“不同職業的滿意度”)+stat_summary(fun.y = mean,size=3,color=‘white’,geom = “point”)+ theme(legend.position = “none”) ggplot(hr,aes(x=sales,y=satisfaction_level,fill=left))+geom_boxplot()+ggtitle(“不同職業的滿意度”) ggplot(hr,aes(x=sales,y=average_montly_hours,fill=left))+geom_boxplot()+ggtitle(“不同職業的工作時長”) ggplot(hr,aes(x=sales,y=number_project,fill=left))+geom_boxplot()+ggtitle(“不同職業的專案情況”)
首先觀察不同崗位的工作人數。搞銷售的人數真的是不少，難道有不少我大生科的同學嗎？？（哈哈哈哈哈哈哈，開個玩笑而已，不過說實話做生物真的很累啊）。銷售，後期支援，和技術崗人數佔據人數排行榜前三。
不同的職業滿意度的分佈大體相當，不過accounting的小夥伴們似乎打分都不高哦，其他的幾個工種均值和中位數都沒有明顯差別，接下來我們看看不同職業是否離職的情況和打分的高低情況：
和想象中結果幾乎沒有區別，離職和不離職的打分割槽分度很高，和職業幾乎沒有關係。
那麼不同職業的平均工作時長呢，看圖而言，沒有離職的人群工作時間都很穩定，但是離職人群的工作時間呈現兩極分化的趨勢，看來太忙和太閒都不是很好，這對hr的考驗還是很大的。
後面我們來一次關注一下不同特徵和離職的關係問題：
ggplot(hr,aes(x=satisfaction_level,color=left))+geom_line(stat = “density”)+ggtitle(“滿意度和離職的關係”) ggplot(hr,aes(x=salary,fill=left))+geom_histogram(stat=“count”)+ggtitle(“工資和離職的關係”) ggplot(hr,aes(x=promotion_last_5years,fill=left))+geom_histogram(stat=“count”)+ggtitle(“近5年升值和離職的關係”) ggplot(hr,aes(x=last_evaluation,color=left))+geom_point(stat = “count”)+ggtitle(“最後一次評價和離職的關係”) hr %>% group_by(sales) %>% ggplot(aes(x=sales,fill=Work_accident))+geom_bar()+coord_flip()+ theme(axis.text.x = element_blank(),axis.title.x = element_blank(),axis.title.y = element_blank())+scale_fill_discrete(labels=c(“no accident”,“at least once”))
沒有離職的人群打分已知非常穩定，而離職人群的打分就有點難以估摸了
還是那句話，“有錢好辦事啊”
你不給寶寶升職，寶寶就生氣離職
和前面的面積圖差不多，hr也要警惕那些最後一次打分很高的，雖然大部分是不準備離職的，但是有些為了給老東家面子還是會來點“善意的謊言”的。
不出錯是不可能的，出錯人數多少基本和總人數成正比，所以這個對於離職來說不是問題。
模型構建和評估
index<-sample(2,nrow(hr),replace = T,prob = c(0.7,0.3)) train<-hr[index1,];test<-hr[index2,] model<-randomForest(left~.,data = train) predict.hr<-predict(model,test) confusionMatrix(test
left,prob.hr[,2],levels=levels(test
auc,sep = “”))
根據前面的特徵分析，本次答主並沒有覺得有很好的特徵來提取，就直接扔進演算法裡面計算去了，計算出來的混淆矩陣的情況效果還是槓槓的：
Confusion Matrix and Statistics Reference Prediction no yes no 3429 5 yes 28 1010 Accuracy : 0.9926 95% CI : (0.9897, 0.9949) No Information Rate : 0.773 P-Value [Acc > NIR] : < 2.2e-16 Kappa : 0.9791 Mcnemar’s Test P-Value : 0.0001283 Sensitivity : 0.9919 Specificity : 0.9951 Pos Pred Value : 0.9985 Neg Pred Value : 0.9730 Prevalence : 0.7730 Detection Rate : 0.7668 Detection Prevalence : 0.7679 Balanced Accuracy : 0.9935 ‘Positive’ Class : no
yyk.39.net/hospital/f9a8f_doctors.htmlyyk.39.net/hospital/f9a8f_detail.htmlyyk.39.net/hospital/f9a8f_labs.htmlyyk.39.net/hospital/f9a8f_doctors.htmlyyk.39.net/hospital/f9a8f_guides.htmlyyk.39.net/hospital/f9a8f_knowledges.htmlyyk.39.net/hospital/f9a8f_comments.htmlyyk.39.net/hospital/f9a8f_registers.html
acc=0.9926,recall=0.9951,precision=0.9730,基本都是逆天的資料了，看來kaggle的資料集已經清洗的很棒了，rf演算法也是一如既往地給力。最後貼出ROC曲線的圖
作者：R語言中文社群
來源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/kMD8d5R/article/details/83542978
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