问:
【大数据部落】r、 weka从决策树模型看员工为什么离职?
答:
使用Weka工具的决策树模型可以分析员工离职的原因,主要步骤如下:
1. 准备数据集。收集公司员工信息,包括人口统计学信息、工作信息、离职信息等,构建一个包含离职标签的训练集。
2. 选取属性。选择可能影响员工离职的属性,如性别、年龄、工资、工作满意度、公司满意度等作为分类属性。同时选定“是否离职”作为类别标签属性。
3. 训练模型。使用Weka工具的J48决策树算法对训练集进行模型训练,产生一棵离职预测的决策树。
4. 可视化和分析决策树。观察决策树的结构,以及每个分支节点上的条件,可以发现影响员工离职的关键因素和决定性因素。例如:
•如果决策树较高的一级分支是“工作满意度”,则说明工作满意度对员工离职有重大影响。
•如果某一路径上出现“公司满意度”这个条件,则表明员工对公司的满意度也是关键因素。
•出现在树较低层的条件,如“年龄”或“工资”,则影响较小。
•频繁出现的条件,如树中有多个“工作满意度”的判断点,说明其影响程度较大。
5. 验证模型。可以使用测试集对模型进行验证,计算模型的准确率和召回率,评价模型的有效性。必要时进行模型调优。
6. 做出分析结论。根据决策树的结构和关键属性条件,分析员工离职的主要影响因素,得出数据支持的结论和建议,为公司改善员工流失率提供依据。
所以,通过Weka的决策树模型,公司可以深入分析员工离职的原因,找到最主要的影响因素,并据此制定合理的公司政策和措施来提高员工留任率。