再对数据进行探查以后，我们依托于阿里云PAI查看所有变量间的相关系数，找出相关系数最高的两个变量,得到相关系数矩阵如下：

由图可知 average_monthly_hours和time_spend_company 两变量与last_evaluation间的的相关系数分别为0.35和0.34 ，对last_evaluation影响较为显著，而其他各个变量间最大相关系数为0.42<0.95,可以认为解释变量间的多重共线性影响不大，因此不需要剔除。

然后我们将数据按照8:2的比例拆分为训练集和测试机，在训练集上进行模型训练，然后再测试集上查看模型的效果。模型训练的流程在PAI中构建如下：

在PAI上运行以后，得到的模型参数如下：

然后，在测试集上进行模型的测试，流程构建如下：

在PAI上运行以后，得到的测试结果如下：

由图可知该模型搭建效果较好。