在明确企业各岗位技能需求和胜任力特征的前提下，可以通过先进的大数据技术对企业员工数据库中的信息进行甄选，建立一套有效搜寻、识别优秀人才的机制，并针对不同的职位描绘“数字画像”即人才画像，以便识别出具有较高绩效的人才...RPA在人力资源领域主要应用在以下八个方面：● 根据预设的规则自动对简历进行排序并持续跟进；● 生成包含所有详细信息的个性化招聘邀请函；● 为入职流程创建认证信息并配置IT系统；● 制作工资单、结算帐户和管理薪酬流程...1、简历筛选和入围候选人联系HR可以使用RPA软件机器人来基于规则筛选简历，消除此过程中涉及的大量文书工作，并保留所有潜在员工资料的数据，还可以将所有面试结果分类并通知所有候选人。...定期涉及大量数据输入，手动管理工资单通常会导致出现多个错误。此外，不断变化的税法和快速发展的报告要求再加上系统故障，可能会使HR的工资核算过程漫长而累人。...牛透社在《当 RPA 来到 SaaS 实操场，如何迸发更大的价值火花》中，曾报道HR数字化软件厂商红海云主要将 RPA 用在两个部分。
在异常检测任务中，特征工程的目标是提取有价值的信息，以便于模型更好地识别异常。...异常行为通常是指数据中的一种偏离常态的行为，这种偏离可能是由于各种原因导致的，如设备故障、欺诈行为、病例罕见等。异常检测的目标是识别这些异常行为，以便进行进一步的分析和处理。...异常检测的主要挑战在于如何准确地识别异常行为。这需要对数据进行深入的分析，以便识别数据中的模式和特征。这些模式和特征可能是隐藏在大量数据中的，因此需要使用有效的方法来提取这些信息。...3.2.3 差分差分是通过将当前数据点与前一数据点的差来计算的。差分可以揭示时间序列中的趋势变化，从而帮助识别异常行为。...指数可以揭示时间序列中的相对变化，从而帮助识别异常行为。
引言 在数据分析中，数据聚合是一项非常重要的操作。Pandas库提供了强大的groupby和agg功能，使得我们能够轻松地对数据进行分组和聚合计算。...本文将从基础概念、常见问题、常见报错及解决方案等方面，由浅入深地介绍如何使用Pandas的groupby和agg方法，并通过代码案例进行详细解释。...可以通过设置dropna=False参数来保留这些行。 性能优化：对于大规模数据集，直接使用groupby可能会导致性能瓶颈。...此时可以考虑使用更高效的替代方案，如pivot_table或crosstab。 常见报错及解决方案 KeyError: 如果指定的分组键不存在于DataFrame中，会抛出此异常。...这在实际应用中非常有用，例如统计各部门员工的平均工资和最大工作经验。同样使用groupby和agg方法，只需传入一个包含多个列名的列表即可。 常见问题 优先级设定：明确各列之间的优先关系非常重要。
模拟问题描述： 给定一组中学生的历次语文月考成绩表（每名学生含有4次成绩），需要实现以下3个需求： 对每名学生的4次成绩表分别进行排序，排序后每人的成绩排名1-2-3-4 求每名学生历次月考成绩的变化幅度...01 窗口函数介绍 在分析上述需求之前，首先对窗口函数进行介绍。何为窗口函数呢？既然窗口函数这个名字源于数据库，那么我们就援引其在数据库中的定义。...MySQL8.0官方手册中关于窗口函数的介绍 当然，为了形象表达上述定义所言何物，这里还是进一步给出一些配套插图以便于理解。...另外，与SQL中类似，这里仍然是要用求均值函数来做为配套。...第III部分“预测分析”通过开发两个基本且广泛使用的预测函数(k近邻和朴素贝叶斯)向读者介绍预测分析技术，用一章的篇幅专门论述预报，最后一章重点介绍数据流。
在本教程中，您将了解如何在LSTM网络中使用Dropout，并设计实验来检验它在时间序列预测任务上的效果。...完成本教程后，您将知道： 如何设计一个强大的测试工具来评估LSTM网络在时间序列预测上的表现。 如何设计，执行和分析在LSTM的输入权值上使用Dropout的结果。...如何设计，执行和分析在LSTM的递归权值上使用Dropout的结果。 让我们开始吧。...结果表明，我们应该在LSTM输入连接中适当使用Dropout，失活率约为40％。 我们可以分析一下40%输入失活率的Dropout是如何影响模型训练时的动态性能的。...递归神经网络正则化方法 Dropout在递归神经网络中的基础理论应用 利用Dropout改善递归神经网络的手写字迹识别性能 概要 在本教程中，您了解了如何使用带有Dropout的LSTM模型进行时间序列预测
在接受相关激励时，李某某于2015年10月26日签署了《TUP承诺函》，承诺函中写明了“本人已充分阅读和理解了《中国大陆范围内实施的华为TUP激励计划管理规定》，在本承诺函上签字表明本人自愿接受2015...效益工资并不是固定不变的，是随绩效的变化而变化，不应当算作加班工资的基数。...，李某某提交的与公司HR的通话录音亦显示其询问对方修改离职原因是否影响退休的内容，虽然邮件截图的特别提醒中要求李某某填写离职原因为个人提出，但上述证据均体现了李某某申请办理退休的内容，李某某还提交了与公司另一员工的通话录音...李某某对TUP管理规定的相关内容是知情的，且2014年、2015年、2016年三次在《TUP承诺函》上签字确认。年终奖会根据公司绩效等因素变化，不应计入加班费计算基数。...年终奖并非固定而是每年均可能发生变化甚至为零的情况每年都会告知员工要求员工知悉确认。李某某在2018年5月10日、2019年4月12日签署的奖金声明中写明对于奖金的波动是知情并同意的。
差分是一个广泛用于时间序列的数据变换。在本教程中，你将发现如何使用Python将差分操作应用于时间序列数据。 完成本教程后，你将学到： 关于差分运算，包括延迟差分的配置和差分序列。...如何开发手动实现的差分运算。 如何使用内置的Pandas差分函数。 让我们开始吧。 ? 为什么差分时间序列数据? 差分是一种变换时间序列数据集的方法。...就像前一节中手动定义的差分函数一样，它需要一个参数来指定间隔或延迟，在本例中称为周期（periods）。 下面的例子演示了如何在Pandas Series对象上使用内置的差分函数。...使用Pandas函数的好处需要的代码较少，并且它保留差分序列中时间和日期的信息。 ? 总结 在本教程中，你已经学会了在python中如何将差分操作应用于时间序列数据。...具体来说，你学到了： 关于差分运算，包括延迟差分的配置和差分序列。 如何开发手动实现的差分运算。 如何使用内置的Pandas差分函数。
我回答道：“在我之前的工作中，我使用SQL查询数据库，大概有7个表，获取了大量的销售数据。然后，我使用Python对数据进行了清洗、转换和分析。...通过使用Pandas库，我能够轻松地对数据进行排序、筛选和分组。我还使用NumPy库进行了一些复杂的数学运算，以便更深入地分析数据。...最后，我使用Matplotlib和Seaborn库将分析结果可视化，以便更好地展示给团队。” 面试官接着问道：“你能给我们一个例子，说明你是如何使用数据分析来帮助业务增长的吗？”...接着，面试官问道：“你能描述一下你在SQL中使用窗口函数和聚合函数的经历吗？” 我回答道：“在我之前的工作中，我使用窗口函数和聚合函数对大量销售数据进行了分析和处理。...窗口函数让我能够对数据进行分区和排序，以便更好地理解数据。例如，我使用ROW_NUMBER()函数为每个订单分配一个唯一的序号，以便更好地追踪和分析订单。
时间序列常用于预测和分析未来的趋势，例如经济增长、股票走势、天气变化等。 时间序列分析是数据分析中的重要部分，它涉及到对随时间变化的数据进行研究，以揭示其内在规律、趋势和周期性变化。...在Python中，pandas库是处理时间序列数据的首选工具。pandas提供了DataFrame数据结构，可以轻松地导入、清洗、转换和分析时间序列数据。...例如，我们可以使用pandas的read_csv函数导入CSV格式的时间序列数据，然后使用to_datetime函数将日期列转换为pandas的DateTimeIndex格式，这样可以更方便地进行时间序列分析...一旦数据被导入并准备好，我们就可以使用pandas提供的各种函数来进行时间序列分析。例如，我们可以使用rolling函数来计算移动平均或移动标准差，以平滑数据并消除短期噪声。...我们还可以使用diff函数来计算数据的差分，以揭示数据的趋势和周期性变化。 除了基本的统计分析，时间序列分析还包括更高级的技术，如ARIMA模型、指数平滑和傅里叶分析等。
● 如何计算和解释时间序列特征的重要性得分。 ● 如何对时间序列输入变量进行特征选择。 本教程共分为如下六个部分： 1. 载入每月汽车销量数据集：即载入我们将要使用的数据集。 2....平稳化：讲述如何使数据集平稳化，以便于后续的分析和预测。 3. 自相关图：讲述如何创建时间序列数据的相关图。 4. 时间序列到监督学习：将时间单变量的时间序列转化为监督性学习问题。 5....以下示例中我们演示了如何通过RFE与随机森林模型进行特征选择，注意其中输入特征的预期数量设置的是 4。...█ 总结 在本教程中，我们通过实例代码讲解了如何通过机器学习的工具对时间序列数据进行特征选择。 具体来说，我们介绍了如下三点： ● 如何解释具有高度相关性的滞后观测的相关图。...● 如何计算和查看时间序列数据中的特征重要性得分。 ● 如何使用特征选择来确定时间序列数据中最相关的输入变量。
在现实中，这个信息可能是 DNA、指纹、虹膜这样的生物识别特征，但由于这种特征跟人身直接绑定且又不可修改，一旦泄露，可能被持续冒用，造成不可挽回的严重后果，所以现实中较少采用这些生物识别特征作为识别之用...戴经理有一天兴之所至，想起来要查一下员工老王的工资。他来到了 HR 部门，找到了 HR 主管，想要调老王的工资出来看看。...然后 HR 调出档案一看，老陈是北京办公室的，就拒绝了。 又有一天，员工老王也兴之所至，想要查一下戴经理的工资。他也来到 HR 部门，找到 HR 主管，问戴经理的工资。...HR 一看，你这不是经理啊，怎么能查别人工资呢，就直接拒绝了。 如果看这个例子，我们就会发现，这个规则的检查是 HR 做的。实际上，绝大部分非 IT 的业务流程中，权限的检查都由信息的保管方来执行。...我们当然也可以按照这个来建模，但是稍等，再深入分析一下。 首先，“谁能看谁的工资”这个规则，是不是 HR 部门来决定的呢？不是。公司的规章制度决定了“谁能看谁的工资”，规章制度由公司管理者制定。
虽然已经有满坑满谷的教学文章、视频或是线上课程，正是因为pandas学习资源之多，导致初学者常常不知如何踏出第一步。...前面说过很多pandas函数预设的axis参数为0，代表着以行（row）为单位做特定的操作，在pd.concat的例子中则是将2个同样格式的DataFrames依照axis=0串接起来。...但如果你无论如何都想要显示所有栏位以方便一次查看，可以透过pd.set_option函数来改变display.max_columns设定： pd.set_option("display.max_columns...执行pd.describe_option()可以显示所有可供使用的options，但如果你是在Jupyter notebook内使用pandas的话，我推荐直接在set_option函式的括号里输入Shift...这时候你可以使用pandas Styler底下的format函数来做到这件事情： ? 如果你从来没有用过df.style，这应该是你这辈子看过最缤纷的DataFrame。
（这里我们使用了MYSQL 官方的练习库 employees） 1 对查询结果的排序 上面这段语句的作用是查找雇员表中每个人最高的工资中工资大于 91530的那些人的员工号和工资数，以及人名，并根据工资来一个从上到下的排序需要一个序号...这样的操作在MYSQL 5.7中如果要操作的话，这是达到同样结果的写法，在MySQL 5.7 但实际上有些查询在MYSQL5.7是不能进行的。...这里使用了DENSE_RANK() 的窗口函数来完成这样的复杂的统计功能。...另外还有一些常用的统计功能，例如统计员工这些年的薪金总和可以使用sum 求和，通过对员工号进行partition 来对数据进行查询。...上面的写法算是比较简单的 下面提出一个新的需求，我们需要根据员工每年的工资基数来计算下一年度与上一年度工资的平均数，也就是 （1年 工资 + 第二年工资） /2 为 第二年度的平均工资， 以此类推
虽然市场有众多提供基于云计算的HRMS（人力资源管理系统）和工资单服务的供应商，但是他们中鲜有厂商能将“自动化”与人力真正地结合起来。...2 云端HRMS和HCM发展增速，但他们并不是一切的核心 在过去的五年中，基于云计算的HR服务始终处于高速发展中，我们甚至可以罗列出超过二十家比较成功的云HR厂商，这些厂商为客户提供云端的HRMS、工资单和人才管理服务...同时，借助于云平台，分析功能发展出现了进一步的提速，现在公司可以更容易地建立一个主管级的仪表板，以便团队去了解如何去改善工作体验。...不断变化的HR系统正在将案例管理、文档管理、员工沟通管理和帮助台交互功能集成到一个统一的价架构中。这些服务将位于员工应用和后台应用之间，它们是员工服务中最核心的内容。 而AI也会在此提供助力。...曾经HR部门总是等待科技公司的创新，然后再去进行购买与应用。而如今的HR部门正在尝试开发出新的绩效管理模式、新的学习策略、减少偏见的方法以及如何进行招聘和知道员工的新技术。
它使用可视化元素,如图表、图形、地图,使其更容易看懂原始数据中的模式、趋势及异常值.对于数据科学家和分析师来说,数据可视化是一个必不可少的工具,它有助于更快、更准确地理解数据,支持用数据讲故事.并帮助做出数据驱动的决策...Dash是一个开源的低代码框架,由 Plotly 开发, 用来在纯Python中创建分析型的网络应用.传统上为了实现这个目的, 可能需要使用JavaScript和HTML,要求你在后端(Python)和前端...你将使用pandas进行数据处理，dash用于创建仪表盘，plotly用于创建图表，dash-bootstrap-components用于为仪表盘添加一些样式： pip3 install pandas...上面的布局使用html.H1(...)标题元素作为仪表盘的标题，并在标题下面使用水平规则html.Hr()元素。...在这个仪表盘中，你将使用回调来渲染所选标签中的相关可视化内容，每个可视化内容都将存储在自己的Python文件中，在一个新的组件目录下，以便更好地组织和模块化项目结构。
上次读到关于拉勾网职位分析的文章，该文章主要是对其各个地区的岗位分布及薪资构成做了基本的描述性分析，所以我不免产生了对其继续分析的冲动。...虽然后端开发需求最高，但从工作岗位需求最为旺盛的前10个城市的工资水平来看，其工资在所有技术岗位内则不是最高，而是高端技术岗位明显高于其他技术岗位，相较而言，企业软件与测试、运维工资较低。 ?...另外由于现在大数据比较火热，随之涌现出相应的许多诸如”数据分析”、“数据挖掘”的岗位.接下来着重分析下目前的数据相关的岗位需求情况，并对以后的需求数量进行预测。 ?...Ps：2015-2016中间那段间断部分，主要是由于春节期间，各个企业放假，故发布的职位需求基本为0 。 ? 下面对接下来的一周数据类岗位进行预测。采用时间序列分析方法。 1. 数据样本的选取。...附录：分析代码 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pylab as plt from matplotlib.pylab import
示例：非线性模型的实现 我们可以使用Python中的scikit-learn库来展示如何建立一个简单的非线性回归模型。...时间序列分析在这方面尤为重要，因为它能够识别数据随时间变化的模式。例如，气候系统的演变不仅受到季节性因素的影响，还与人为活动和自然灾害密切相关。...以下是使用LSTM进行时间序列预测的示例代码： import numpy as np import pandas as pd from keras.models import Sequential from...通过分析历史气候数据，深度学习模型能够识别气候变化的模式并进行预测。这种建模可以帮助科学家理解气候变化的驱动因素以及未来趋势。...如何获得高质量的数据、进行有效的数据清洗和预处理，是当前研究的重要课题。对数据的质量和准确性进行重视，将直接影响模型的性能和可靠性。
在迅速变化的金融领域中，数据分析和解释的能力至关重要。...本文探讨了Python在金融数据分析中的应用，包括使用Pandas、NumPy和Matplotlib等Python库，它们能够处理股票市场数据、展示趋势并构建交易策略。...然后，它将“收盘价”列中的最后 10 个条目分配给变量 ts，并使用 type(ts) 确定其类型，该变量可能是 pandas Series 对象。...然后，我们重置指数数据，以便每行代表一个日期，每列代表一个股票代码。 接着，我们使用 pct_change() 方法计算股票价格的每日百分比变化，并将其呈现在一个有 50 个箱的直方图中。...然后使用这些移动平均线和调整后的收盘价生成图表，以直观的方式分析随时间变化的股价趋势。
图片正文在金融市场中，股票价格是一个重要的指标，它反映了公司的经营状况、市场需求和供应、投资者的预期和情绪等因素。股票价格的变化会影响投资者的决策和收益，因此，实时分析股票价格是一项有价值的技能。...在本文中，我们将介绍如何使用 Python 语言和 Selenium 库来实时分析雅虎财经中的股票价格，并展示一个简单的示例代码。...我们可以使用 time.sleep() 函数来暂停程序的执行，以便等待网页加载完成。...亮点使用 Python 语言和 Selenium 库可以方便地实时分析雅虎财经中的股票价格。使用 Selenium 库可以模拟真实浏览器获取信息，避免被网站识别为爬虫。...writer.save()结语通过本文，我们学习了如何使用 Python 语言和 Selenium 库来实时分析雅虎财经中的股票价格，并使用了一个简单的示例代码来演示。
从目前公开的开发者版本来看，Android 13中最明显的变化之一是，Google将带来Material You的动态色彩功能，该功能默认从你的主屏幕图像中获取线索，用于所有应用图标。...2月9日晚，澎湃新闻获得了这位应届生的独家回应，他向记者表示：“关于我是否被人事标记为‘永不录用’的消息，我也无法确认是否属实。不过我目前找工作并没有受阻，反而很多HR来主动联系我。”...同时，据腾讯内部人士告诉澎湃新闻记者，在该员工离职前，腾讯曾对其进行挽留。...此外，王落北还透露自己已收到B站委托的律师函，但其没有公开律师函具体内容。...商家只需提示顾客使用iPhone或Apple Watch等靠近商家的iPhone实现支付，支付将通过NFC技术安全完成。
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