IBM人力资源分析与可视化数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：IBM,人力资源,员工流失,数据分析,可视化,员工满意度,薪资分析,时间序列分析
数据概述：
IBM人力资源分析与可视化数据集是一套包含1,470条记录的虚构数据集，旨在识别影响员工离职的关键因素。该数据集包含35个变量，其中“Attrition”是目标变量，有两个可能的结果：“Yes”和“No”。其余34个变量可以分为基本信息、工作信息、满意度和薪资相关信息四大类。数据集还包含一个唯一的员工编号变量，用于标识每位员工。
数据用途概述：
该数据集适用于员工流失预测、人力资源管理和薪资结构分析等多种场景。通过深入分析这些数据，企业可以识别导致员工离职的关键因素，从而采取相应措施减少员工流失率。此外，数据集还适合用于人力资源管理培训，帮助管理者更好地理解员工需求和满意度，优化工作环境和薪酬结构。
举例：
例如，通过分析员工年龄、性别、教育背景、工作满意度等因素，企业可以发现哪些因素与员工离职概率密切相关。进一步地，数据集还可以帮助企业预测哪些员工在未来可能离职，以便提前采取保留措施。
