kaggel竞赛之员工离职分析

问题背景

本文是kaggle中的案例，员工离职分析，数据集中包括可能影响员工离职的各种因素（包括绩效水平，岗位，薪资水平等九个变量）以及员工是否离职标签。
数据来源于kaggle官网kaggle/hr-analytics ，（下载不方面的同学可以留言）
数据挖掘目标：找出影响员工离职的因素，并建立员工是否离职预测模型

变量说明

下面是变量说明表，对数据集中的所有变量进一步解释说明
在这里插入图片描述

读取数据与数据展示

1 读取数据

# 员工离职分析
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt 
# 1读取数据
data=pd.read_csv('HR_comma_sep.csv')

2 数据初探
使用data.info()查看总体信息，共有10个变量，样本量为14999，且数据质量很高，没有空值，
在这里插入图片描述
data.shape 查看数据框形状

data.columns查看各列名称

data.head() 查看前十行数据

data.describe() 各变量数据特征一览。

描述性统计

数值型变量的分布——箱型图

为了区别，将原数据‘sales’列名改为’jobs’ ,并将因变量放在第一列。

# 为了区别， 将原数据‘sales'列名改为’jobs' 
data.columns=['satisfaction_level', 'last_evaluation', 'number_project',  'average_montly_hours', 'time_spend_company', 'Work_accident', 'left','promotion_last_5years', 'jobs', 'salary']
# 为了方便处理，将相应变量'left',放在第一列
data = data.reindex(columns = [ 'left','satisfaction_level', 'last_evaluation','number_project','average_montly_hours', 'time_spend_company', 'Work_accident','promotion_last_5years', 'salary','jobs'])

# 3.1 数值型变量分布
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['simsun'] # 指定默认字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = True # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
plt.rcParams['boxplot.medianprops.color'] = 'red'
columns_number = ['satisfaction_level', 'last_evaluation', 'number_project',
                                     'average_montly_hours', 'time_spend_company'] # 数值型标签 

title_Chinse = ['满意程度', '绩效', '项目数', '月均工作时长','工作年限']
fig = plt.figure(figsize=(10,5),num=1) 
subplot_num  = len(columns_number)
for i,col in enumerate(columns_number): 
    plt.subplot(1, 9, 2*i+1) 
    plt.boxplot(data[col], widths=0.5)
    plt.title(title_Chinse[i])
    plt.xlabel(col)
    plt.xticks([])
del i, col, subplot_num

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除了工作年限之外，员工满意程度，绩效，项目数，月均工作时长都没有离群点，员工平均满意度高于0.5，半数员工有过四个以上项目，半数员工月均工作时长在200小时以上，加班较严重哈。

分类型变量的分布——饼图

# pie图是处理候数据，输出各类别频数   和value_counts()方法搭配
fig = plt.figure(dpi=300,num=2)
data_temp = data.copy()  # 浅复制，基于地址的内存管理。 为了讲1,0改为yes,no的临时数据 
data_temp['Work_accident'] = ['Yes' if i==1 else 'No' for i in data['Work_accident']]
data_temp['promotion_last_5years'] = ['Yes' if i==1 else 'No' for i in data['promotion_last_5years']]
columns_class = ['Work_accident', 'promotion_last_5years', 'jobs', 'salary']
for i,col in enumerate(columns_class): 
    #print(i,col)
    count = data_temp[col].value_counts()
    plt.subplot(2,2,i+1)
    plt.pie(count, labels = count.index,startangle=90)
    plt.title(col)
del data_temp,i,col,count

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犯过错的员工占比较少，五年内有过升职的员工更少。销售部门员工最多，其次是技术部门，管理最少。接近一半的员工工资较低，只有8%员工拿到高工资。

数值型自变量与分类型因变量关系可视化——箱线图

fig = plt.figure(figsize=(13,6),num=3)
for i,col in enumerate(columns_number): 
    left_num = data.loc[data['left']==1,   col]
    unleft_num = data.loc[data['left']==0, col]
    plt.subplot(1,5,i+1) 
    plt.boxplot([unleft_num, left_num],positions=[0.1,0.5],widths=0.3)
    plt.xticks(ticks=[0.1,0.5],labels=['未离职','离职'])
    plt.title(title_Chinse[i])
plt.show()
del i,col,left_num,unleft_num

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从图中可以看出，离职员工对公司的满意程度更低，绩效更高，可能是能力强的人跳槽的机会更多。离职的人项目数分布更广。离职的人工作时间也更长，看来加班不利于留住员工，望资本家们慎重，毕竟招聘也是有成本的呀。最后，离职员工工作年限也更高。

分类型(两类别)自变量与分类型因变量关系可视化——百分比堆积图

fig = plt.figure(num=4)
for i,col in enumerate(['Work_accident', 'promotion_last_5years']): 
    plt.subplot(1,2,i+1)
    # 第一组要的是， x轴是自变量， 更
    left_y,left_n,unleft_y,unleft_n =0,0,0,0
    for j in range(len(data)):
        if data.loc[j,'left']==1 and data.loc[j,col]==1: 
            left_y+=1 
        elif data.loc[j,'left']==1 and data.loc[j,col]==0:
            left_n+=1 
        elif data.loc[j,'left']==0 and data.loc[j,col]==1:
            unleft_y+=1 
        else: 
            unleft_n+=1 
    rate = pd.Series([left_y/(left_y+unleft_y),left_n/(left_n+unleft_n)])
    x=[1,1.2]
    plt.bar(x, height=rate, width=0.1,label='离职') 
    plt.bar(x, height=1-rate,width=0.1,bottom=rate,label='未离职')
    plt.xlabel( col+'?')
    plt.xticks(ticks=[1,1.2,1.4,1.6],labels=['是','否','',''])
    plt.legend(loc='upper right' )  
del i,j,col,left_y,left_n,unleft_y,unleft_n,rate,x

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可以看到没有犯错的员工离职比列更高，没有升职的员工离职的比例远远高于升职的员工。

分类型(多类别)自变量与分类学因变量关系可视化———折线图

for col in ['jobs', 'salary']: 
    data[col].value_counts()
    rate = []
    for cla in data[col].value_counts().index:
        print(cla)
        zipper = zip(data['left']==1, data[col]==cla) 
        rate.append(len(data.loc[[all(i) for i in zipper],]))
    rate = pd.Series(rate).values/data[col].value_counts().values
    fig = plt.figure(figsize=(10,5))
    plt.plot(range(0,2*len(rate),2),rate,'o-',label='left rate')
    plt.xticks(range(0,2*len(rate),2),labels =data[col].value_counts().index  )
    plt.grid()
    plt.xlabel(col)
    plt.legend(loc='best')
    plt.title('离职率对比')
    plt.show()
del rate,col,cla,zipper

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各部门的离职率差异较大，人力部门离职率最高，rand部门离职率最低。薪资水平非常真实，工资越高离职率越低。马云说的对啊，员工离职无非两点原因，钱给少了，心委屈了。

数据预处理

经过数据的描述性统计探究，总体上对各个变量以及各个变量对员工离职的影响有一定的了解，下面开始建模。建模之前的数据预处理分为以下几个步骤。

之前的分析结果表明，该数据不需要做离群点，缺失值处理。
将分类学变量数字化，多类别无序变量转为one_hot编码
归一化处理，消除数据量纲的影响。
数据随机分为训练集和测试集两部分

# 数据转化 (分类型变量数字化）
from sklearn import preprocessing, model_selection,tree,naive_bayes,svm,metrics
# 分类型也分两种，无序和有序。 有序可以直接数字化，无序数字化会产生错误，转为one_hot编码 
# salary 有序
salary  =  list(data['salary'].value_counts().index )
enc = preprocessing.OrdinalEncoder(categories = [salary])
enc.fit([['low']])
salary = enc.transform([[i] for i in data['salary']])
data['salary'] = salary
# jobs无序 
jobs = list(data['jobs'].value_counts().index )
enc = preprocessing.OneHotEncoder(categories=[jobs])
enc.fit([['sales']])
jobs = enc.transform([[i] for i in data['jobs']]).toarray()
data.drop('jobs', inplace=True, axis=1) # 可以原地操作， 删除不需要的行或列 
data = pd.merge(data, pd.DataFrame(jobs), left_index=True, right_index=True )
# 数据归一化处理 
mmscaler = preprocessing.MinMaxScaler() #  实例化一个归一化对象
data.loc[:,['number_project', 'average_montly_hours', 'time_spend_company']] = mmscaler.fit_transform(data.loc[:,['number_project',
       'average_montly_hours', 'time_spend_company']])
# 数据分割 
X = data.iloc[:,1::] ; y= data['left']
#from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(
  X, y, test_size=0.3, random_state=0)

模型建立

这里分别用分类问题常用的几个模型建模，决策树，朴素贝叶斯，支撑向量机。

# 训练模型 
# 决策树
dt = tree.DecisionTreeClassifier()
dt = dt.fit(X_train,y_train)#[n_samples, n_features] 
#dt.predict(data.iloc[1998:2010,1::]) # 预测数据的结构与X相同 ，返回结构与y相同 
# 朴素贝叶斯
gnb = naive_bayes.GaussianNB()
gnb.fit(X_train,y_train)
gnb.predict(data.iloc[:,1::])
# 支持向量机 
parameters=[{
    
    'kernel':['rbf'],'gamma':[1e-3,1e-4], 'C':[1,10,100,1000]}]
clf = model_selection.GridSearchCV(svm.SVC(), parameters)

模型评估

分类算法常用指标评估

# 模型评估 
# 1 常用分类指标的计算 
data_pre = pd.DataFrame({
    
    'dt':dt_pre, 'gnb':gnb_pre, 'svc':svc_pre})
#  acuuracy 
Scores = np.empty((3,4))
for i in range(3):
    print(i)
    y_pred = data_pre.iloc[:,i]
    #accuracy
    Scores[i,0]=metrics.accuracy_score(y_test, y_pred)
    # precisoin   
    Scores[i,1]=metrics.precision_score(y_test, y_pred)
    # recall 
    Scores[i,2]=metrics.recall_score(y_test, y_pred)
    # f1_score
    Scores[i,3]=metrics.f1_score(y_test, y_pred) 
    #  混淆矩阵 
    print(metrics.confusion_matrix( y_pred,y_test))

模型	accuracy	precision	recall	f1_score
决策树	0.97644444	0.92909761	0.97206166	0.95009416
贝叶斯	0.74	0.4625	0.78420039	0.58184417
支撑向量机	0.80155556	0.69129288	0.25240848	0.36979534

roc曲线

# 2 分类模型roc曲线 
fig = plt.figure(dpi =300)
dtcurve = metrics.plot_roc_curve(dt, X_test, y_test)
gnbcurve = metrics.plot_roc_curve(gnb, X_test, y_test,ax=dtcurve.ax_)
svccurve = metrics.plot_roc_curve(svc, X_test, y_test,ax=dtcurve.ax_)
plt.title('各模型ROC曲线') 
plt.show()

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在员工离职分析上，决策树性能更优。

模型优劣势分析

1 变量分布没有检验，可能不满足高斯分布，使用基于高斯的朴素贝叶斯模型的效果有限 .
2 在数据处理时，对多分类变量做了one_hot编码处理，使得维度增大，数据稀疏，支持向量机模型受到了限制。