2016年,我国员工离职率达到20.1%,一线城市22.4%,意味着你身边每10个同事中就有2个会离职。科技行业员工离职率最高,达到25.1%,其中主动离职率为21.6%。员工流失率太高显然对企业长期经营发展是不利,那么将大数据运用于员工离职预测,帮助企业制定策略、留住人才,势在必行,必定大有可为。
写在前面:公众号又被我搁置好久,闲来无事,写写近期学的R语言吧,主要分为两个部分写,一主要为数据处理,二为ggplot作图。这两个部分将生信分析的绝大多数常用命令都讲到了,作为R语言入门是够用的,但是学海无涯,以此只是作为一个引子,想要进步还是要自己多学多练,举一反三才行。
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | NSS 编译 | 张伯楠,刘云南 弋心,卫青,宁云州 R语言是数据科学领域最流行的语言之一。如果你真想从事数据科学事业,那你要么已经会用R语言要么正在学习它。R语言同样是一个拥有广泛的统计和数据科学库的生态系统。为了帮助数据科学家测试他们的R语言能力,我们为DataFest 2017设计了一部分技能测试题。 超过1500人注册了这项考试并有接近500人完成了测试。下图是不同测试者的成绩分布: 下面是关于成绩分布的一些统计数据: 平均分:16.69 分数中值:19
本文的写作由来是知识星球一个朋友对如何在 tidyverse 系列包中使用公式函数(单侧公式)不太熟悉,所以通过本文分享一下我的心得。
arrange函数按给定的列名进行排序,默认为升序排列,也可以对列名加desc()进行降序排序。
由于业务中接触的数据量很大,于是不得不转战开始寻求数据操作的效率。于是,data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求。
Hadley (羞涩脸):“那总比别人叫他们 Hadley-verse好吧!” ╮(╯▽╰)╭
大型数据集通常是高度结构化的,结构使得我们可以按不同的方式分组,有时候我们需要关注单个组的数据片断,有时需要聚合不同组内的信息,并相互比较。
在对数据进行可视化之前我们往往需要进行数据转换以得到可视化所需要的数据内容与格式。这里我们使用dplyr包操作2013年纽约市的航班起飞数据集(2013)。
之前写 datamash 的使用教程 linux 极简统计分析工具 datamash 必看教程,收到了一位读者的私信,内容如上。
云开发数据库支持实时推送变更数据的能力,给定查询条件,每当数据库更新而导致查询条件对应的查询结果发生变更时,小程序可收到一个更新事件,其中可获取更新内容和更新后的查询结果快照。
几个月以来,我一直对序数回归与项目响应理论(IRT)之间的关系感兴趣。 在这篇文章中,我重点介绍Rasch分析。
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这本书将教我们如何用R来做数据科学:学习如何将自己的数据导入R中,把它变成最有用的结构,转换,可视化并对数据进行建模。在这本书中,我们会学习数据科学需要实用技能。就像化学家学习如何清洁试管和储存实验室一样,我们将学会如何清洁数据,绘制绘图——还有许多其他的东西。
通过 gather ,并设定key(原先的列),与value(原先的数据),并通过 - (原先的行),对数据框进行转换。
所以我给他的建议是不管三七二十一,先分群,然后看每个亚群功能异质性,给出注释,并且给出临床生存分析结果。
这次的作业主要是以对一个非常简单的数据分析问题进行实践的形式呈现出来,对于《R语言实战》第一二章的内容已经体现在了对问题的解析的过程中,所以就不再将学习的过程贴出来了。
假设数据以 tibble 格式保存。数据集如果用于统计与绘图,需要满足一定的格式要求,(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data),基本要求是每行一个观测,每列一个变量,每个单元格恰好有一个数据值。这些变量应该是真正的属性,而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。
1.shell变量基础 shell变量是一种很“弱”的变量,默认情况下,一个变量保存一个串,shell不关心这个串是什么含义。 所以若要进行数学运算,必须使用一些命令例如let、declare、exp
R语言中,如何对数据框的数据根据某个条件进行排序呢?如何根据多条件进行排序呢,类似Excel中的排序效果:
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