2024-6-3:
员工绩效分析报告
数据集说明:
'''
在 employee_performance.csv 数据集中,每个字段的含义如下:
EmployeeID: 员工唯一标识符。这是一个唯一的数字,用于标识每个员工。
Department: 员工所在的部门。可能的值包括 'Sales'(销售部)、'IT'(信息技术部)、'HR'(人力资源部)、'Marketing'(市场部)和 'Finance'(财务部)。
Position: 员工的职位。可能的值包括 'Manager'(经理)、'Developer'(开发人员)、'Assistant'(助理)、'Executive'(执行官)和 'Analyst'(分析师)。
WorkingHours: 员工的工作时间(小时)。这是员工在最近一年中工作的总小时数。
PerformanceScore: 员工的绩效评分。这是一个范围从1到5的评分,1为最低,5为最高,反映员工的绩效表现。
'''
题目要求:
数据预处理
加载数据首先,我们需要加载
employee_performance.csv
文件并查看其基本结构和内容。检查缺失值和异常值
使用描述性统计和信息查看数据概况。
检查是否存在缺失值并进行适当处理(填补、删除或保留)。
检查是否存在异常值(如极端工作时间或绩效评分)并进行处理。
描述性统计分析
部门分析
计算每个部门的平均绩效评分。
计算每个部门的总工作时间。
统计每个部门的员工数量。
职位分析
计算每个职位的平均绩效评分。
计算每个职位的总工作时间。
绩效评分最高的前10个员工
找出绩效评分最高的前10个员工,并展示他们的详细信息。
绩效影响因素分析
工作时间与绩效评分的关系
绘制工作时间与绩效评分的散点图。
计算工作时间与绩效评分的相关系数。
部门和职位的绩效评分差异
绘制不同部门的绩效评分箱线图。
绘制不同职位的绩效评分箱线图。
员工细分分析
高绩效员工与低绩效员工的识别
根据绩效评分将员工分类为高绩效员工(评分>=4)和低绩效员工(评分<=2)。
分析高绩效和低绩效员工的特征(如工作时间、部门、职位分布)。
数据可视化
部门平均绩效评分的柱状图
绘制每个部门的平均绩效评分柱状图。
职位平均绩效评分的饼图
绘制每个职位的平均绩效评分饼图。
总结与建议
关键发现
基于上述分析结果,总结出关键发现。
提升员工绩效的策略建议
提出提升员工绩效的具体策略和建议。
===================================================
数据集:sales_data.7z
题目:电子商务网站客户购买行为分析
背景:一家电子商务网站希望通过数据分析了解客户的购买行为,以便优化营销策略、提升用户体验和增加销售额。
你需要分析该网站的销售数据,提出有价值的见解和建议。
数据集:
数据集包含以下字段:
Order ID:订单编号
Product:产品名称
Category:产品类别
Quantity Ordered:订购数量
Price Each:单价
Order Date:订单日期
Purchase Address:购买地址
Customer ID:客户编号
任务:
1.数据预处理:
检查并处理缺失值和重复值。
转换数据类型,使之适合分析(如将日期字段转换为日期类型)。
2.基本数据分析:
计算总销售额(Total Sales)。
按月、季度、年度统计销售额,并绘制趋势图。
按产品类别统计销售额,找出最畅销的产品类别。
3客户分析:
计算每个客户的总购买金额和平均购买金额。
按购买金额对客户进行分组(如高价值客户、中等价值客户、低价值客户)。
分析客户的购买频率和复购率。
4.地理分析:
按地区(如城市)统计销售额,找出主要销售地区。
可视化不同地区的销售分布(如使用地图热力图)。
5.营销建议:
根据分析结果,提出针对不同客户群体的营销策略(如高价值客户的忠诚度计划)。
提出针对不同产品类别和地区的销售提升方案。
报告要求:
使用Python编写代码进行数据分析(建议使用pandas、numpy、matplotlib、seaborn等库)。
分析过程要有详细的注释和解释。
结果部分要有图表和关键结论。
提交完整的代码文件和一份分析报告,报告中应包含分析过程、结果和营销建议。
=============================================================================
本篇文章链接 地址:https://wmzos.com/?id=118
发表评论
添加新评论