Python analizleri "Shuibo Liangshan", 108 yıllık maaş farkı 11.76 milyon yuan olacak!
108 elit asker ve generalden oluşan Shuibo Liangshan Internet Co., Ltd., verimli bir şekilde çalışıyor ve oteller, dövüş sanatları salonları, tapınaklar vb. Dahil olmak üzere bir dizi endüstriyi işletiyor. Bugün, iç çalışanlarının sosyal ağını keşfedeceğiz.
veri al
Borsaya kayıtlı bir şirket olarak, finansal raporların düzenli olarak kamuya açıklanması gerekir, böylece veriler taranmadan doğrudan en son "finansal rapor" "Su Marjı" ndan elde edilebilir ve çalışanlardan etkili bilgiler elde ederiz. CEO Song Jiang'ı örnek olarak alın.
dosya olarak açık ("Su Marjı Tam Metin.txt", kodlama = 'gb18030') ile:
shuihu = file.read ()
shuihu = shuihu.replace ('\ n', '')
shuihu_set = shuihu.split ('')
shuihu_set =
songjiang_set =
haohan = pd.read_excel ('Su Marjı.xlsx')
haohan = 0
Personel geliri
Uzun süre faaliyet gösterebilen bir internet şirketi olarak, çalışan gelirinin dağılımı her zaman çalışanların KPI'larına (görünüş sayısı) bağlıdır. Yıllık maaş TOP10 ve BOTTOM10'a bir göz atalım.
Song Jiang gibi en yüksek olanın yıllık 11.91 milyon yuan geliri vardır ve en düşük Peng Qi 11.76 milyon yuan farkla sadece 150.000'dir! Görünüşe göre Shuibo Liangshan'ın yıllık gelir açığı oldukça ciddi, bu da İnternet şirketlerinin mevcut gelişme eğilimiyle daha uyumlu ve "büyük bir kap pirinç yeme" geliştirme fikrini ortadan kaldırıyor.
kod aşağıdaki gibi gösterilir:
haohan.sort_values ('görünüm paragrafı', artan = False, inplace = True)
attr = haohan
v1 = haohan
bar = Bar ("Shuibo Liangshan yıllık gelir TOP10")
bar.add ("Yıllık gelir (on bin)", attr, v1, is_stack = True, is_label_show = True)
bar.render ('Shuibo Liangshan yıllık geliri TOP10.html')
haohan.sort_values ('görünüm paragrafı', artan = True, inplace = True)
attr = haohan
v1 = haohan
bar = Bar ("Shuibo Liangshan yıllık geliri BOTTOM10")
bar.add ("Yıllık gelir (on bin)", attr, v1, is_stack = True, is_label_show = True)
bar.render ('Shuibo Liangshan yıllık gelir BOTTOM10.html')
Çalışan sosyal ağı
Çalışanların sohbet kayıtlarını (yani orijinal çalışmada aynı anda ortaya çıkan paragrafları) aldık. Bir sohbet kaydı her göründüğünde, çalışanlar arasındaki ilişkinin ağırlığını bir artırıyoruz.İstatistik kodu aşağıdaki gibidir:
net_df = pd.DataFrame (sütunlar =)
aralıktaki i için (0,107):
aralıktaki j için (i + 1,108):
this_weight = len ()
net_df = net_df.append ({'Kaynak': haohan , 'Hedef': haohan,
'Ağırlık': this_weight,
'Source_Ratio': this_weight / haohan ,
'Target_Ratio': this_weight / haohan},
ignore_index = True)
baskı (str (i) + ':' + str (j))
Bazı sosyal ağ düğümü verilerini kaldırdıktan sonra (toplam sohbet sayısı azdır veya sohbet sayısı bir tarafın çok az bir kısmını oluşturur), genel sosyal ağ şemasını aşağıdaki gibi çizmek için Gephi yazılımını kullandık:
Sosyal ağın Başkan Song Jiang etrafında döndüğü ve Başkanlık Ofisinin Wu Yong ve Li Kui gibi diğer üyelerinin de sosyal ağda önemli konumlarda olduğu görülebilir. Lin Chong, Lu Zhishen ve Li Jun gibi kıdemli liderler, kıdemli ve taban çalışanları arasında bağlantı kurma rolünü oynuyor.
Şunu da belirtmekte fayda var ki Başkan Yardımcısı Lu Junyi yüksek bir rütbeye sahip olmasına rağmen şirkette güçlü bir sese sahip gibi görünmüyor, sonuçta Lu Junyi de şirkete hava kuvvetleri askeri olarak geldi.
Çalışan topluluğu keşfi
Gephi yazılımı bir topluluk keşif işleviyle birlikte gelir. Bunu uyguladıktan sonra, farklı toplulukları farklı renklere böleriz. Genel etki aşağıdaki gibidir:
Her topluluğun üyelerine tek tek bakalım, İlki, CEO Song Jiang, CTO Wu Yong ve diğerlerinin bulunduğu Başkanlık Ofisi :
Hua Rong, Lin Chong, vb .'nin at meselesiyle (kod) yakından ilgili olan günlük çalışmalarına bir göz atalım. Geliştirme Takımı :
Sonra Lu Zhishen, Sun Erniang ve diğerlerinden oluşuyordu. Veri grubu Liangshan Hotel ve diğer endüstrilerin günlük işletme durumunu analiz etmek gereklidir:
Ürün ve operasyon ekibi Su kalitesinde uzman olan ve çeşitli departmanları koordine edebilen Li Jun ve güçlü yürütme yeteneğine sahip ve projeleri teşvik etmekte iyi olan Li Kui tarafından yönetiliyorlar:
Son olarak, daha küçük topluluklardan bazılarına bakalım:
Bu topluluklar temelde karı koca, akrabalar ve demir arkadaşlardan oluşuyor ve güçlü bir yakınlığa sahipler. Shuibo Liangshan'ın İK'sı insanları işe alırken açıkça bunu dikkate aldı. Çalışanlar, yakın ilişkileri olan adayları işe alarak iş refahlarını iyileştirebilir ve devir oranını etkili bir şekilde azaltabilir.
Yazar: Xu Lin, hemen hemen aynı adı taşıyan köşe yazarı, şu anda Şangay'da çalışan tek ürün Ürün Mühendisliği Merkezi, Columbia Dog istatistiksel verileri, veri madenciliği analizinde, bazı farklı veri RPython'u oynamayı seviyor. Kişisel halka açık numara: Data Senlin (ID: shujusenlin).
Feragatname: Bu makale yazar tarafından sunulmuştur ve telif hakkı karşı tarafa aittir.
"Belgeler için çağrı"
CSDN halka açık hesabı, "on binlerce teknik insanla büyüme" kavramına bağlıdır. Teknik insanların ilk kez ilgilendikleri endüstri odak olaylarını teknik insanların benzersiz bakış açılarından tanımlamak için yalnızca "inek başlıkları" ve "konuşma" sütunlarını kullanmakla kalmaz, aynı zamanda "Teknoloji Başlıkları" sütunu, sektördeki popüler teknolojilerin ve uygulamaların derinlemesine bir yorumunu sunarak, tüm geliştiricilerin teknolojik trendlere ayak uydurmasına, uyanık bir teknolojik anlayışı sürdürmesine ve sektör eğilimleri ve teknolojileri hakkında daha kapsamlı bir anlayışa sahip olmasına olanak tanır.
Yüksek kaliteli makaleleriniz veya sektörün sıcak olayları, teknoloji trendleri hakkında içgörüler veya derinlemesine uygulama uygulamaları, senaryolar vb. Hakkında yeni içgörüleriniz varsa, gönderimler için lütfen CSDN ile iletişime geçin. İletişim: WeChat (guorui_1118, lütfen gönderim + ad + şirket pozisyonunu not edin), e-posta (guorui@csdn.net).
