数据分享|python分类预测职员离职:逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM交叉验证可视化
离职率是企业保留人才能力的体现。分析预测职员是否有离职趋向有利于企业的人才管理，提升组织职员的心理健康，从而更有利于企业未来的发展（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 解决方案 任务/目标 采用分类这一方法构建6种模型对职员离职预测，分别是逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost...
数据分享|Python酒店评论文本分析：tfidf、贝叶斯、逻辑回归，支持向量机SVM、K最邻近KNN、随机森林、LDA主题模型
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31233 随着互联网的普及和移动端的应用的飞速发展,消费者在各大电商平台进行活动交易时产生了大量的行为数据,在线评论文本就是其中一种（点击文末“阅读原文”获取完整数据）。 去年，我们为一位客户进行了短暂的咨询工作，他正在构建一个主要基于酒店评论数据...
PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像
1.1 项目背景： 在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上。“用户就是上帝”促使众多的企业不惜代价去争夺尽可能多的客户。但是企业在不惜代价发展新用户的过程中，往往会忽视或无暇顾及已有客户的流失情况，结果就导致出现这样一种窘况：一边是新客户在源源不断地增加，...
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