# Python DA Final **Repository Path**: fanpeikun/python-da-final ## Basic Information - **Project Name**: Python DA Final - **Description**: No description available - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2021-06-30 - **Last Updated**: 2021-07-07 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # Python DA Final 项目人：范沛坤 [ipynb文档](https://gitee.com/fanpeikun/python-da-final/blob/master/Python%20DA%20final.ipynb) [flask数据分析页面](https://gitee.com/fanpeikun/python-da-final/tree/master/flask%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90%E7%BD%91%E9%A1%B5) #### 数据源 [人力资源数据集](https://gitee.com/fanpeikun/python-da-final/blob/master/HR_comma_sep.csv) #### 数据分析目标 该数据集是一个公司的人力资源数据集，拿到数据集首先需要读取数据，将数据各项名称改为中文方便理解；然后查看数据信息，检查是否含有缺失值，优化表格排序方式以便于分析数据；最后将各项数据进行可视化处理，分析图表，得出数据分析结果。 #### 数据分析结果价值宣言 通过对该数据集的分析，我们可以了解到员工离职和什么因素相关联，以帮助该公司积极寻求解决员工离职人才流失的方案，也可供其他公司作为参考与借鉴。 #### 数据分析结果可视化 - 运用了Pandas库和NumPy库 - 运用了plotly动态图表，使用了Pie（饼图）、Bar（柱状图）、Scattery（折线图）；运用了基于matplotlib绘图库的seaborn图形可视化python包 - 运用了colorlovers色彩包 ##### 数据分析结果 ###### 1、公司目前人力资源基本状况及各指标相关性分析 **热力图相关性分析** 运用热力图分析各数值之间的相关性，分析结果如下： - **满意度(satisfaction_level）** 员工**满意度**与离职呈较大**负相关**关系，与**完成项目数量、工龄**也有一定的**负相关性**。 - **绩效评估(last_evaluation)** **绩效评估**与**完成项目数量和每月平均工作时长**两个特征呈较大的**正相关**关系。完成项目数量越多，平均每月工作时长越长，员工能获得更高的评价。 但绩效评估与**工资，晋升**都没有什么相关性，所以员工得到了高绩效评价也不会升职加薪。 - **离职（left）** 离职率与**员工满意度、过去5年是否有升职、是否有工伤、工资薪酬**呈**负相关**关系。如果员工对公司不太满意，且个人未获得升职加薪的机会，那么离职的可能性会很大。 离职率与员工的**工龄**呈较大正相关关系。与**每月平均工作时长、所在工作部门**也呈一定的正相关性。 ![0](https://gitee.com/fanpeikun/python-da-final/raw/master/pictures/relitu.png) **员工在职和离职的比例** ![1](https://gitee.com/fanpeikun/python-da-final/raw/master/pictures/newplot%20(1).png) ###### 2、员工满意度与员工工龄的关系 ![2](https://gitee.com/fanpeikun/python-da-final/raw/master/pictures/newplot%20(2).png) 由图可知，员工满意度与员工工龄长短存在一定的正相关关系，且该公司员工的满意度普遍不高。 ###### 3、各部门离职员工与在职员工人数对比 ![3](https://gitee.com/fanpeikun/python-da-final/raw/master/pictures/newplot%20(3).png) 由图可知，sales销售部门离职人数最多，有1014人，其次是technical技术部门离职697人和support后勤部门的555人。不过这也有可能是因为这三个部门人数基数较大。 ###### 4、各部门员工工资情况 ![4](https://gitee.com/fanpeikun/python-da-final/raw/master/pictures/newplot%20(4).png) 由图可知，销售部门（sales）低工资水平的人数最多，有2099人,其次是技术部门(technical)与后勤部门(support),分别为1372人与1146人。结合各部门离职人数发现，低工资可能是员工离职的原因之一。 ###### 5、员工薪资对离职的影响 ![5](https://gitee.com/fanpeikun/python-da-final/raw/master/pictures/newplot%20(5).png) ![6](https://gitee.com/fanpeikun/python-da-final/raw/master/pictures/newplot%20(6).png) ![7](https://gitee.com/fanpeikun/python-da-final/raw/master/pictures/newplot%20(7).png) ![8](https://gitee.com/fanpeikun/python-da-final/raw/master/pictures/newplot%20(8).png) 由图可知，低薪员工离职率为29.7%，中等薪资的员工离职率为20.4%，高薪员工的离职率只有6.63%。进一步确定了员工工资是影响员工离职的重要因素。 ###### 6、员工过去五年是否升职对离职的影响 ![9](https://gitee.com/fanpeikun/python-da-final/raw/master/pictures/newplot%20(9).png) 由图可知，过去5年都没有升过职的员工离职率相比升过职的员工要高出很多，大多数升过职的员工都在职。可见公司对某员工是否重视，员工是否能看到自己的发展前景也是决定离职的因素。 ###### 7、员工的绩效评估对离职的影响 ![10](https://gitee.com/fanpeikun/python-da-final/raw/master/pictures/newplot%20(10).png) 离职的员工中也有许多绩效评估成绩优异的 ###### 8、每月平均工作时长对离职的影响 ![11](https://gitee.com/fanpeikun/python-da-final/raw/master/pictures/newplot%20(11).png) 过长的工作时间也有可能成为员工离职的因素之一。 ###### 9、总结 **离职原因分析** - 综上，离职员工的特征有以下几点： - 员工对公司满意度普遍较低； - 平均每天工作时长太长，工作辛苦劳累； - 薪资大多为中低水平； - 过去5年基本没有升过职； - 离职员工大部分来自销售、技术与后勤部门，销售部门占比较大； - 员工离职有时并不是因为绩效不好，有一大批离职员工的绩效评价都很高。结合相关性分析的发现，高绩效并没有带来相应的升职加薪，这也从侧面反映了为什么许多高绩效员工离职的原因。 **所以，公司里大部分员工离职是因为满意度低、工作时间长、薪资报酬低、没有升职的机会看不到个人发展前景等等。** **公司需要考虑的问题** - 为什么员工对公司满意度低？ - 为什么高绩效员工离职率高？为什么他们没有得到相应的升职和加薪？ - 为什么销售、技术、后勤部门离职率高？ - 多长的工作时长能够更好的兼顾公司的工作效率和员工的工作精力？