數(shù)據(jù)代碼分享|R語言lasso回歸、貝葉斯分析員工滿意度調(diào)查數(shù)據(jù)、缺失值填充
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原文出處：拓端數(shù)據(jù)部落公眾號
員工滿意度對于組織績效和競爭力具有重要影響，因此準(zhǔn)確了解員工滿意度的影響因素和有效管理成為管理者的關(guān)鍵任務(wù)。而員工滿意度調(diào)查是常用的研究方法之一，通過收集員工的反饋數(shù)據(jù)來了解他們的期望、需求和感受。
本文的目標(biāo)是探討使用R語言中的缺失值填充、lasso回歸和貝葉斯分析方法來應(yīng)對員工滿意度調(diào)查數(shù)據(jù)中的缺失值。具體而言，我們將通過應(yīng)用這些方法來處理一份實際的員工滿意度調(diào)查數(shù)據(jù)，并比較它們在填充結(jié)果方面的差異和效果。此外，我們還將嘗試使用lasso回歸來選擇和建立員工滿意度的影響因素模型，并利用貝葉斯分析方法對模型進(jìn)行修正和推斷。
數(shù)據(jù)變量：
讀取數(shù)據(jù)
dat <- read.spss("Non-Wser coutris eclUNJan .sav", to.data.head(dat)
對缺失值進(jìn)行填補(bǔ)
分別采用三種方法對空值進(jìn)行處理
（1）刪除法
dat1=na.omit(dat) ?head(dat1)
（2）平均值補(bǔ)缺
dat2[index,i]=mean(na.omit(dat[,i]))
（3）多重補(bǔ)插法進(jìn)行補(bǔ)缺。
# completeddat <- complete(tempdat,1)
變量篩選
xmat <-? model.matrix(? E2~ Organisation+Year+Population+Sector+V1+V10+
建立lasso模型
cv.aso <- cvglnet(xmat,?? (at2.tain$E21:nrw(xmat)] )nfolds = 1
繪制誤差
plot(cv.lasso)
coef(cv.lasso,s="lambda.1se")
根據(jù)lasso篩選出重要的變量
variables
貝葉斯bayes 模型
Bayes(as.factor(E2) ~ ., data = dat2.train)
##預(yù)測數(shù)據(jù)
head(prdct(del,datada.tain )$las)
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