python预测分析案例（python数据分析预测案例）

文章目录段落：

• 1、Python员工离职预测
• 2、【Python时序预测系列】基于LSTM实现多变量时间序列预测(案例+源码)
• 3、【Python时序预测系列】基于LSTM+Attention实现多变量时间序列预测...

Python员工离职预测

绩效评估：平均绩效为72%，但离职员工的绩效往往较高。项目参与数：平均参与项目8个，项目参与数与离职率呈负相关性。工作时长：每月平均工作时长200小时，但离职员工的工作时长往往超过225小时。模型构建：使用决策树和朴素贝叶斯两种模型进行离职预测。决策树模型在给定条件下，表现出较高的查准率和查全率。

经过努力，成功地从外包公司离职，找到了一份薪资更高，工作环境更舒适的岗位。实现了从外包员工到正式员工的转变，获得了更好的职业发展机会。对软件测试行业的建议：如果对软件测试感兴趣，建议通过学习和实践不断提升自己的技能水平。

可通过脉脉、知乎查企业真实评价，或约见该司离职员工喝咖啡，了解团队工作模式是否适配自身价值观。当前就业市场对跨界复合型人才需求上涨，例如制造业数字化转型使机械工程师兼具Python数据分析能力者薪资溢价达25%。

核心要点：根据分析目标和收集的数据类型，选择适当的分析方法。描述性统计分析用于描述数据的基本特征；相关性分析探索不同变量之间的关系；回归分析用于预测某个变量与其他变量之间的关系；聚类分析则有助于将员工分成不同的群体，以便进行更有针对性的管理。

这时还要计算员工留存周期，如果该员工2年内离职，总体收益就大打折扣。现实决策时需注意：技术类证书的回收期普遍比管理类短（Python认证通常3-6个月见效，MBA可能要2-3年）；跳槽产生的回收期可能快于内部晋升（跳槽平均薪资增幅15%-30%，内部调薪多在5%-10%）。

数字化转型带来的能力断层今年启用的智能调度系统使老职工出现明显技术恐慌，45岁以上信号员中63%需从零学习Python基础指令。某编组站老调度长坦言：“三十年积累的调车经验，现在不如年轻人三天学会的算法模型。

【Python时序预测系列】基于LSTM实现多变量时间序列预测(案例+源码)

此文章探索基于LSTM在Python环境下，实现多变量时间序列预测的实践。重点在于单站点多变量单步预测，以股票价格预测为案例。首先，数据集被导入，包含5203条记录。数据按照8：2的比例划分为训练集与测试集，其中训练集有4162条数据，测试集有1041条数据。为了进行预测，数据集需要进行归一化处理。

本文探讨了基于LSTM（Long Short-Term Memory）与Attention机制在多变量时间序列预测中的应用，以股票价格预测为例，深入剖析了实现过程。接下来，我们将逐步展开这一预测模型的构建与应用。

具体实现过程如下： **数据集读取**：首先导入数据集，使用`df`表示。 **数据集划分**：将数据集划分为训练集与测试集，比例为8：2，训练集包含4162条数据，测试集包含1041条数据。 **数据归一化**：对数据进行归一化处理，确保模型训练效果。

【Python时序预测系列】基于LSTM+Attention实现多变量时间序列预测...

本文探讨了基于LSTM（Long Short-Term Memory）与Attention机制在多变量时间序列预测中的应用，以股票价格预测为例，深入剖析了实现过程。接下来，我们将逐步展开这一预测模型的构建与应用。

此文章探索基于LSTM在Python环境下，实现多变量时间序列预测的实践。重点在于单站点多变量单步预测，以股票价格预测为案例。首先，数据集被导入，包含5203条记录。数据按照8：2的比例划分为训练集与测试集，其中训练集有4162条数据，测试集有1041条数据。为了进行预测，数据集需要进行归一化处理。

本文探讨基于CNN-LSTM模型实现多变量时间序列预测的具体步骤与案例，适用于单站点多变量的单步预测问题，以股票价格预测为例。