影响大数据人才就业收入的因素纷繁复杂,难以确定其关键影响条件,影响了潜在从业者的就业选择以及从业人员的自我提升方向。针对这一社会热点问题,建立基于信息熵的机器学习模型-分类决策树,分析影响收入的关键因素,进而提出一种基于Keras搭建的新型高精准率神经网络收入分类模型。该模型能够精准地确定影响大数据人才收入的主要因素,为大数据行业相关人员提供从业指导与帮助。
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