企业员工信息管理系统是一个基于Spring和SpringMVC技术栈开发的企业资源规划（ERP）组件，它通过提供一个集中化的平台来优化人力资源管理流程。该系统的核心功能包括： 密码修改：允许员工和管理员安全地更新账户密码，以维护账户安全。 员工管理：实现员工档案的管理，包括添加新员工、编辑员工信息、删除和搜索员工记录。 部门管理：对公司的各个部门进行管理，包括部门的创建、修改和删除。 出勤管理：跟踪员工的出勤情况，包括签到、签退、迟到、早退和出勤统计。 工资管理：处理员工的工资单，包括基本工资、奖金、扣除项和工资发放。 请假审核：管理员工的请假申请，包括申请提交、审核和批准流程。 我的请假：员工可以查看自己的请假记录，包括申请状态和历史请假。 我的工资：员工可以查看自己的工资条和工资历史记录。 系统结构通常包括以下层次： 表示层：提供用户界面，允许用户与系统交互，通常使用Thymeleaf、JSP或其他视图技术。 业务逻辑层：实现系统的业务逻辑，如数据处理、业务规则实施等，由Spring框架的控制层和业务层组成。 数据访问层：与数据库交互，执行CRUD操作，通常

IBM HR员工减员 数据取自此处要解决的主要业务问题是如何创建系统以帮助大公司通过了解哪个员工可能离职来控制其减员，从而为他/她提供一些激励措施。留下来。 如何导航？ 注意： 3X项目仅使用Python 3.X和Tableau 10.0及更高版本进行分析 PPT-包含业务问题和转换为DS问题 Tableau-EDA洞察 功能选择 各种分类模型 最终PPT-解释 报告 安装 $ pip install imblearn # For Smote 问题陈述 我们的客户是ABC一家领先的公司，在该领域表现良好。 最近，它的员工流失率急剧上升。 在过去的一年中，员工流失率已从14％上升到25％。 我们被要求制定一项战略，以立即解决该问题，以免影响公司的业务发展，并提出长期有效的员工满意度计划。 当前，尚无此类程序。 不能再加薪。 幻灯片在 探索性数据分析 数据是不平衡的，我们有83％的人尚未离

【软工实验：员工基本信息管理系统】是一个以物联网技术为基础，旨在提供全面的员工信息管理解决方案的项目。在当今数字化时代，高效、准确地管理企业内部的员工信息是至关重要的，这个系统为此提供了便利。 我们需要理解“员工基本信息管理系统”的核心功能。它通常包括以下几个方面： 1. **员工信息录入**：系统应支持新员工信息的录入，包括姓名、性别、出生日期、入职时间、部门、职位等关键字段。此外，可能还包括更详细的个人信息，如教育背景、工作经历和联系方式。 2. **信息查询与更新**：管理员和相关部门能够方便地查询员工信息，同时，随着员工状态的变化（如职务晋升、调动或离职），系统应允许快速更新信息。 3. **权限管理**：系统应具备角色和权限设定功能，确保敏感信息的安全性。不同级别的用户有不同的访问权限，例如，普通员工可能只能查看自己的信息，而经理及以上级别则能查看整个部门或公司的员工信息。 4. **报表与统计**：系统应提供数据分析和报表生成功能，便于人力资源部门进行人力规划、薪资统计、绩效评估等工作。这可能包括年龄分布、部门结构、性别比例等多维度的统计数据。 5. **集成与互通**：由于本系统涉及到“物联网”标签，我们推测可能实现了与其他设备或系统的互联。例如，通过物联网技术，系统可能可以自动同步考勤数据、工资发放记录等，进一步提高管理效率。 在提供的压缩包中，有两个文件：`README.md` 和 `stmanag`。`README.md` 文件通常包含项目的介绍、安装指南、使用方法等信息，对于理解和操作这个系统至关重要。而 `stmanag` 可能是系统的主要可执行文件或代码库，用于运行和开发员工基本信息管理系统。 在实际应用中，物联网技术可能体现在以下几个方面： - **传感器数据集成**：通过物联网设备收集的考勤、健康监测等数据可以自动导入系统，减少人工输入的错误和时间。 - **实时通信**：物联网设备可能用于实现远程会议、即时消息传递，增强团队协作。 - **位置追踪**：在某些场合，例如大型园区或仓库，物联网设备可能用于定位员工位置，便于紧急情况下的响应或资源调度。 在进行软工实验时，学生将学习如何设计、实现并优化这样一个系统，涵盖数据库设计、用户界面开发、后端逻辑处理以及物联网技术的应用。通过这个项目，他们不仅可以提升编程技能，还能深入理解软件工程的实践过程，包括需求分析、系统设计、测试与调试、文档编写等环节。

"雷速员工档案管理系统"是一款专门针对企业内部员工档案管理需求设计的应用软件。这款系统旨在解决员工档案项目众多、信息更新频繁所导致的管理难题，提高人力资源部门的工作效率。 在传统的人工管理模式下，员工档案可能包括个人基本信息、工作经历、教育背景、薪资福利、绩效考核、培训记录等多种资料，这些资料的收集、整理、更新都需要大量时间和精力。而"雷速员工档案管理系统"通过数字化手段，将这些分散的信息整合到一个统一的平台上，实现了数据的集中存储和快速检索。 系统的主要功能可能包括： 1. **信息录入与更新**：提供用户友好的界面，方便管理员快速录入新员工信息或更新现有员工档案，支持批量导入导出，减少重复劳动。 2. **权限管理**：根据职务和职责，设定不同级别的访问权限，确保敏感信息的安全性，如薪资信息只对指定人员可见。 3. **搜索与查询**：强大的搜索引擎，允许用户通过关键词、部门、入职日期等条件快速找到所需档案。 4. **报表生成**：系统能自动生成各种统计报表，如员工年龄结构、性别比例、学历分布等，为企业决策提供数据支持。 5. **提醒与通知**：当员工合同到期、证件即将过期等情况发生时，系统可以自动发送提醒，避免遗漏重要事项。 6. **文档管理**：支持上传附件，如证书扫描件、合同文件等，便于电子化保存和查阅。 7. **系统集成**：可能与其他HR系统（如考勤、绩效、培训等）无缝对接，实现数据共享，提升整体工作效率。 附带的文件中，"下载说明.htm"可能是关于如何获取和安装系统的指南；"dareadme.pdf"可能是系统介绍或使用手册，包含更详细的功能介绍和操作步骤；"易采源码下载说明.txt"和"易采源码下载.url"可能与源代码获取相关，对于开发者而言，可能提供了源码的下载链接和注意事项；"lsoa"可能是一个程序文件或者数据文件，是系统的一部分。 使用"雷速员工档案管理系统"，企业能够更加有序地管理和维护员工档案，减轻人力资源部门的工作负担，同时提高信息的准确性和时效性，有助于企业的规范化管理和长远发展。对于寻求提高HR管理效率的企业来说，这是一个值得考虑的解决方案。

企业员工信息管理系统主要用于实现公司的员工相关信息管理，基本功能包括：密码修改、员工管理、部门管理、出勤管理、工资管理、请假审核、我的请假、我的工资等。本系统结构如下： （1）管理员端 密码修改：修改自己的密码。 员工管理：对员工的基本信息进行管理,包括查询、删除、录入。 部门管理：包括添加部门以及添加子部门，删除部门等操作，便于及时更新部门信息。 出勤管理：用于对员工的出勤月份以及天数进行管理，便于计算员工的工资等。 工资管理：用于对员工的每个月的工资进行管理，便于对员工的工资进行管理。 请假审核：用于管理员对员工的请假进行审核并加以回复，便于对员工的请假进行管理。 （2）员工端 密码修改：修改自己的密码。 我的请假：查看请假记录和发起请假申请。 我的工资：查看员工自己的工资记录。

基于JAVA的员工管理系统设计与实现-计算机科学与技术毕业论文工作记录.doc

狂神的视频中使用的是假数据实现系统，按照系统要求，我重新使用mybatis进行实现，整个系统与狂神的需求无误，且运行正常，欢迎小伙伴下载学习！

C++ MFC员工管理软件源代码，（vs 2017 免费版）。注释很清楚，适合初学者。软件还不是很完善，请见谅

【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。【项目质量】：所有源码都经过严格测试，可以直接运行。功能在确认正常工作后才上传。【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。【附加价值】：项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。【沟通交流】：有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

# 使用决策树和随机森林预测员工的离职率 python 帮助人事部门理解一个员工为何离职，预测一个员工离职的可能性。 ## 画出决策树的特征的重要性 ## importances = dtree.feature_importances_ # print(importances) # print(np.argsort(importances)[::-1]) feat_names = df.drop(['turnover'],axis=1).columns indices = np.argsort(importances)[::-1] # argsort()返回的是数据从小到大的索引值 plt.figure(figsize=(12,6)) plt.title("Feature importances by Decision Tree") plt.bar(range(len(indices)), importances[indices], color='lightblue', align="center") plt.step(range(len(indices)), np.cum