本文通过Python分析员工离职数据，构建预测模型。数据包含员工满意度、工作时长、工龄、晋升和薪资等因素。使用决策树和随机森林进行建模，发现满意度、绩效、项目数和工作时长是影响离职的关键因素。
前言
有人离职是因为“世界那么大，我想去看看”，也有人觉得“怀有绝技在身，不怕天下无路”。
文中涉及完整源码请参见，
Python源码集锦-员工离职预测模型
员工离职对于企业而言有什么影响呢？
数据分析精华案例-员工流失建模与预测实例
要知道，业培养人才需要大量的成本，为了防止人才再次流失，员工流失分析就显得十分重要了。这不仅仅是公司评估员工流动率的过程，通过找到导致员工流失的主要因素，预测未来的员工离职状况，从而进一步减少员工流失。
那么，哪些因素最容易导致员工离职呢？
这次我们用数据说话，
教你如何用Python写一个员工流失预测模型。
01 数据理解
我们分析了kaggle平台分享的员工离职相关的数据集，共有10个字段14999条记录。数据主要包括影响员工
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