本文分析利用IBM离职员工数据进行分析。在对离职率的影响因素进行观察的基础至上，建立模型并预测哪些员工更易离职。
一般而言，数据分析分为三个步骤：数据收集与清洗、探索性分析和建模预测。本文的数据集是IBM用于研究员工预测的 模拟数据 ，数据十分完整，无需清洗。因此，本文主要分为三个部分：
通过对IBM离职员工数据实践，本文希望发掘出影响员工流失的因素，并对利用R语言进行数据分析过程进行复习，深化对数据分析工作意义的理解。
IBM离职员工数据集共有35个变量，1470个观测个案。部分需要重点关注的变量如下：
上述变量可以分为三个部分：
载入分析包和数据集
通过描述性统计可以初步观测到：
分析结果：
基于对数据的探索性分析，员工离职有多方面因素的影响，主要有：
1.工作与生活的不平衡——加班、离家远和出差等；
2.工作投入如果不能获得相匹配的回报，员工更倾向离职；
3.优先股认购等福利是员工较为关注的回报形式；
4.年龄、任职过的公司数量的因素也会影响员工离职率；
删除需要的变量：EmployeeCount, EmployeeNumber, Over18, StandardHours
变量重新编码：JobRole, EducationFiled
分析结果表明：
随机森林所得的AUC值为0.5612，小于决策树模型。
GBM模型得到的AUC值为0.5915
对于对于随机森林和GBM的方法，AUC值小于单一决策树模型的AUC值的情况较少见，这显然说明单一的树拟合得更好或者更稳定的情况。（一般需要得到AUC值大于0.75的模型）
当结果分类变量之间的比列是1：10或者更高的时候，通常需要考虑优化模型。本例中，离职变量的比列是1：5左右，但仍然可能是合理的，因为在决策树中看到的主要问题是预测那些实际离开的人（敏感度）。
加权旨在降低少数群体中的错误，这里是离职群体。
向上采样（up-sampling）指从多数类中随机删除实例。
向下采样（down-sampling）指从少数类中复制实例。
分析结果表明：
加权调整的模型表现最好，相比较于单纯的随机森林和GBM模型，AUC值从0.5612上升至0.7803，灵敏度也达到了0.7276。据此，后续将采用加权调整后的模型进行预测。
已经训练出一个表现较好的模型。将其应用于实践时，需要注意以下几个方面：
可以观察到影响员工流失的前5个因素是：
因此，在实践中就需要注意：
本例中对工作投入高、收入低的员工进行预测。
本例分析仍有需要足够完善的地方，还可以往更多更有意义的地方探索：
R语言-统计学 描述性统计描述定量数据的数值方法：中心趋势度量 变异的度量 相对位置的度量。
1.中心趋势度量 ： 算数平均 中位数 众数
1.1 在R中计算平均数的函数 mean( )常规的mean() 函数用法mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...) 参数说明： x 对象名称trim 过滤掉异常值 ，按照距离平均值的远近距离排除，如对象中含有10个数据，排除最高和最低值，trim=0.2na.rm 默认为F 表示是否计入空值实例1： 做一个稍微复杂点的操作，用r做数据透视表并把结果转换为matrix ，对行列求和。(仅娱乐，无实用价值)
demo <- mtcars[1:6,] # 调用R自带函数集，并去前6行
toushi <- aggregate(mtcars[,5:6] ,by = list(cyl = mtcars$cyl),sum) # 数据透视表求和
toushi <- as.matrix(toushi) # 将结果的数据框转化成矩阵
#(toushi <- apply(toushi,c(1,2),sum))
(rowSums(toushi)) # 行求和
(colSums(toushi)) # 列求和
toushi <- rbind(toushi,rowSums(toushi)) #将行求和结果并入最后一行
toushi <- cbind(toushi,colSums(toushi)) #将列求和结果并入最后一列
1.2 中位数和众数
对于偏度极大的数据集，中位数能更好的描述数据分布的中心。
很少用众数作为数据数据趋势的度量，只有当对y出现的相对频率感兴趣时，才会考虑到众数。
R实现中位数 ：
median(x, na.rm = FALSE)
R中没有直接插找众数的命令
which.max(table(x))
2.变异的度量 ： 极差 方差 标准差
2.1 .极差 = max（）- min（）
2.2 方差和标准差
对一个有n个测量值的有限总体来说，方差计算公式的分母为n。关于样本方差和总体方差分母的差异原因，可自行百度搜索。
R语言计算方差的函数： var(x,)
w<-c(75.0,64.0,47.4,66.9,62.2,62.2,58.7,63,5,66.6,64.0,57.0,69.0,56.9,50.0,72.0)
var(w)
# 附加指数点：标准差的两个有用法则：经验法则 和 切比雪夫法则，共同说明一个问题，对于任意大于1的正数k，至少有（1-1/k^2）的测试值落在平均值的k个标准值范围内。
3.变异的度量 ： 百分位数 Z得分
3.1 .最常见的四分位数（一般从大到小）
quantile(x, probs = seq(0, 1, 0.25), na.rm = FALSE,names = TRUE, type = 7, ...)
资料：《Statistical Analysis of Network Data with R》
语言R常见的网络分析包：
网络分析研究大部分是描述性的工作。
网络的可视化 即是一门艺术，也是一门科学。
三元闭包体现了社会网络的“传递性”（transitivity），枚举所有节点三元组中构成三角形的比值来表征。
网络的可视化和数值特征化是网络分析的首要步骤之一。
网络可视化视图将数据的多个重要反面整合在一个图表中。
该节点在多大程度上会与同类型或者不同类型的其他节点进行匹配，可以通过一种相关性统计量（所谓的同配系数）进行量化。
将复杂系统中感兴趣的问题与合适的网络概括性度量匹配起来，是网络特征化方法起作用的关键所在。
网络中的频繁子图模式
网络聚类系数的分布,用来检验社会网路的聚集性上
sand安装包
网络数据统计分析 statistical analysis of network data
在CRAN上
G=（V,E）
节点 ：vertices 或者 nodes
边：edges 或者 links
节点数量：图的阶数 order
边的数量：图的规模 size
同构图 isomorphic
无向 undirected
有向 directed graph 或者 digraph
边：有向边 directed edges 或 弧 arcs
双向 mutual
小的图形用 formulate来创建
把mg转化为wg2
Zachary 空手道俱乐部网络 （karate club network）
数据集合实际上只存在两个社团，分别以教练为中心和以主管为中心。
Lazega律师网络可视化
srt() 不能用使用 upgrade_graph()d代替
DrL算法，针对大型网络可视化设计的布局算法。
节点的节点，即社区节点（主题节点）
即一个中心节点，一其直接相连的邻居，以及这些节点至今的边。
度值不同的节点以何种方式彼此连接
图的密度
全局聚类系数
局部聚类系数
互惠性 reciprocity
二元组普查
