作者简单介绍
糖甜甜甜，R语言中文社区专栏作者
公众号：经管人学数据分析
在实验室搬砖之后，继续我们的kaggle数据分析之旅，这次数据也是答主在kaggle上选择的比較火的一份关于人力资源的数据集，关注点在于员工离职的分析和预測，依旧还是从数据读取，数据预处理，EDA和机器学习建模这几个部分開始进行，最后使用集成学习中比較火的random forest算法来预測离职情况。
数据读取
undefined
<span>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")) 10 glimpse(hr) sapply(hr,function(x){sum(is.na(x))}) ———————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————— observations: 14,999 variables: $ satisfaction_level <dbl> 0.38, 0.80, 0.11, 0.72, 0.37, 0.41, 0.10, 0.92, 0.89, 0.42, 0.45, 0.11, 0.84, 0.41, 0.36, 0.38, 0.45, 0.78, 0.45, 0.76, 0.11, 0.3...</p>
<p>$ last_evaluation <dbl> 0.53, 0.86, 0.88, 0.87, 0.52, 0.50, 0.77, 0.85, 1.00, 0.53, 0.54, 0.81, 0.92, 0.55, 0.56, 0.54, 0.47, 0.99, 0.51, 0.89, 0.83, 0.5...</p>
<p>$ number_project <int> 2, 5, 7, 5, 2, 2, 6, 5, 5, 2, 2, 6, 4, 2, 2, 2, 2, 4, 2, 5, 6, 2, 6, 2, 2, 5, 4, 2, 2, 2, 6, 2, 2, 2, 4, 6, 2, 2, 6, 2, 5, 2, 2, ...</p>
<p>$ average_montly_hours <int> 157, 262, 272, 223, 159, 153, 247, 259, 224, 142, 135, 305, 234, 148, 137, 143, 160, 255, 160, 262, 282, 147, 304, 139, 158, 242,...</p>
<p>$ time_spend_company <int> 3, 6, 4, 5, 3, 3, 4, 5, 5, 3, 3, 4, 5, 3, 3, 3, 3, 6, 3, 5, 4, 3, 4, 3, 3, 5, 5, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 6, 4, 3, 3, 4, 3, 5, 3, 3, ...</p>
<p>$ Work_accident <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, ...</p>
<p>$ left <int> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, ...</p>
<p>$ promotion_last_5years <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, ...</p>
<p>$ sales <chr> "sales", "sales", "sales", "sales", "sales", "sales", "sales", "sales", "sales", "sales", "sales", "sales", "sales", "sales", "sa...</p>
<p>$ salary <chr> "low", "medium", "medium", "low", "low", "low", "low", "low", "low", "low", "low", "low", "low", "low", "low", "low", "low", "low...</p>
<p>satisfaction_level last_evaluation number_project average_montly_hours time_spend_company Work_accident left
0 0 0 0 0 0 0
promotion_last_5years sales salary
0 0 0
</chr></chr></int></int></int></int></int></int></dbl><!---as.tibble(fread("hr_comma_sep.csv"))--></span>
数据集情况例如以下。一共10维数据，14999个观測值。变量的代表名称各自是
satisfaction_level–惬意度，last_evaluation–最后一次评估，number_project–參与项目数量。average_montly_hours–每月平均工作时间。time_spend_company–公司停留时间。Work_accident–工作事故次数，left–是否离职。promotion_last_5years–过去五年升值状况，sales–工种，salary–工资。
并且简单的观測了一下。没有发现缺失值，那么我就能够直接进入数据分析阶段了。
数据预处理
依据每个特征的数值情况。我们能够将不少特征因子化，方便后期做不同类别的差异分析。
undefined
<span>hr$sales<-as.factor(hr$sales) hr$salary<-as.factor(hr$salary) hr$left<-as.factor(hr$left) hr$work_accident<-as.factor(hr$work_accident) hr$left<-recode(hr$left,'1'="yes" ,'0'="no" ) hr$promotion_last_5years<-as.factor(hr$promotion_last_5years)< span><!---as.factor(hr$sales)--></span>
看的出大部分数据都是数值型的。我们使用相关性来衡量不同变量之间的相关性高低：
undefined
<span>cor.hr<-hr %>% select(-sales,-salary)
cor.hr$Work_accident<-as.numeric(as.character(cor.hr$work_accident)) cor.hr$promotion_last_5years<-as.numeric(as.character(cor.hr$promotion_last_5years)) cor.hr$left<-as.numeric(as.character(cor.hr$left)) corrplot(corr="cor(cor.hr),type" = "lower",method="square" ,title="变量相关性" ,order="AOE" )< span><!---as.numeric(as.character(cor.hr$work_accident))--><!---hr--></span>
直观的来看。是否离职和惬意度高低就有非常高的关联性啊。
EDA
undefined
<span>ggplot(group_by(hr,sales),aes(x=sales,fill=sales))+geom_bar(width = 1)+coord_polar(theta = "x")+ggtitle("不同职业的人数")
ggplot(hr,aes(x=sales,y=satisfaction_level,fill=sales))+geom_boxplot()+ggtitle("不同职业的惬意度")+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("不同职业的惬意度")
ggplot(hr,aes(x=sales,y=average_montly_hours,fill=left))+geom_boxplot()+ggtitle("不同职业的工作时长")
ggplot(hr,aes(x=sales,y=number_project,fill=left))+geom_boxplot()+ggtitle("不同职业的项目情况")</span>
首先观察不同岗位的工作人数。搞销售的人数真的是不少。难道有不少我大生科的同学吗？？（哈哈哈哈哈哈哈。开个玩笑而已，只是说实话做生物真的非常累啊）。
销售，后期支持，和技术岗人数占领人数排行榜前三。
不同的职业惬意度的分布大体相当。只是accounting的小伙伴们似乎打分都不高哦，其它的几个工种均值和中位数都没有明显区别，接下来我们看看不同职业是否离职的情况和打分的高低情况：
和想象中结果差点儿没有区别，离职和不离职的打分区分度非常高，和职业差点儿没有关系。
那么不同职业的平均工作时长呢，看图而言，没有离职的人群工作时间都非常稳定。可是离职人群的工作时间呈现两极分化的趋势。看来太忙和太闲都不是非常好。这对hr的考验还是非常大的。
后面我们来一次关注一下不同特征和离职的关系问题：
undefined
<span>ggplot(hr,aes(x=satisfaction_level,color=left))+geom_line(stat = "density")+ggtitle("惬意度和离职的关系")
ggplot(hr,aes(x=salary,fill=left))+geom_histogram(stat="count")+ggtitle("工资和离职的关系")
ggplot(hr,aes(x=promotion_last_5years,fill=left))+geom_histogram(stat="count")+ggtitle("近5年升值和离职的关系")
ggplot(hr,aes(x=last_evaluation,color=left))+geom_point(stat = "count")+ggtitle("最后一次评价和离职的关系")
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"))</span>
没有离职的人群打分已知非常稳定，而离职人群的打分就有点难以估摸了
还是那句话。”有钱好办事啊”
你不给宝宝升职，宝宝就生气离职
和前面的面积图几乎相同，hr也要警惕那些最后一次打分非常高的，尽管大部分是不准备离职的。可是有些为了给老东家面子还是会来点”善意的谎言”的。
不出错是不可能的，出错人数多少基本和总人数成正比，所以这个对于离职来说不是问题。
模型构建和评估
undefined
<span>index<-sample(2,nrow(hr),replace = t,prob="c(0.7,0.3))" train<-hr[index="=1,];test<-hr[index==2,]" model<-randomforest(left~.,data="train)" predict.hr<-predict(model,test) confusionmatrix(test$left,predict.hr) prob.hr<-predict(model,test,type="prob" ) roc.hr<-roc(test$left,prob.hr[,2],levels="levels(test$left))" plot(roc.hr,type="S" ,col="red" ,main="paste("AUC=",roc.hr$auc,sep" ""))< span><!---sample(2,nrow(hr),replace--></span>
依据前面的特征分析，本次答主并没有认为有非常好的特征来提取。就直接扔进算法里面计算去了，计算出来的混淆矩阵的情况效果还是杠杠的：
undefined
<span>Confusion Matrix and Statistics</p>
<p> 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
</span>
acc=0.9926,recall=0.9951,precision=0.9730,基本都是逆天的数据了，看来kaggle的数据集已经清洗的非常棒了，rf算法也是一如既往地给力。最后贴出ROC曲线的图
写在最后
本次分析事实上并没有非常多的技巧可言，答主的ggplot2水平也遇到了瓶颈期，后期须要不断加强，并且仅仅会调包不懂算法后面的原理更是不能够的，所以近期在慢慢把概率论。线性代数，还是统计学捡起来，当然R语言的数据分析实践还是不会停下来的，答主英语还不错，能够和实验室的老外教授”忽悠”几句。也算是有了不少的进步。
道阻且长，大家共勉~~~
往期回想
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Author: zhchoutai
Title: 用R语言分析与预測员工离职
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