人力资源流动直接影响到组织的稳定和员工的工作情绪，所以必须对相关数据进行分析，并制定相应对策，采取必要措施。若流动率过大，一般表明人事不稳定，劳资关系存在较严重的问题，而且会导致企业生产效率低，以及增加企业挑选、培训新进人员成本。若流动率过小，又不利于企业的新陈代谢，保持企业活力。

本项目依托于人力资源流动的大数据，依托于阿里云平台，分析企业的人员流动，以便为决策者提供数据依据。相应的数据包括：员工的满意度、最近一次的评价、参与项目数量、平均工作时间、在职时间、工伤次数、近五年升职情况、职位、薪资等条目，以及是否离职的标签。

相应的数据分析分为两大大模块：数据清洗和建模分析。
其中，数据清洗包含八个部分逐步进行：
1.数据导入。
2.数据展示 。
3.处理缺失值。步骤为先查找是否含有缺失值。若含有，查看缺失值数量；若不含有，跳过该步骤，向下进行实验；最后计算缺失率，做总结。还需要根据实际情况判断如何处理缺失值。
4.处理离群值（步骤同缺失值）。
5.构造散点图
6.线性检测。步骤为先计算相关函数，再绘制残差图，最后进行判断。
7.非线性关系检测。本项目使用对数转换和开放转换方法
8.数据展示
分析建模包含两个模块：
1.对比分析
2.回归预测 该部分本实验将数据切分为两部分，分别为训练集和测试集。
最后，得出相应的分析结论。