IBM人力资源流失预测数据集-mohamedhamdymady
数据来源：互联网公开数据
标签：人力资源，流失预测，数据集，员工分析，机器学习，数据分析，商业智能，人力资源管理
数据概述： 该数据集包含了IBM公司员工的人力资源相关数据，旨在用于员工流失预测及相关分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度为一段时间，具体年份信息未明确。
地理范围：数据来源于IBM公司，覆盖了该公司在全球范围内的员工。
数据维度：数据集包括员工的基本信息，工作表现，薪资待遇，工作满意度，工作环境，离职与否等多个维度的数据。具体变量包括年龄，性别，工作部门，工作角色，月收入，工作时长，绩效评估，工作环境满意度，离职原因等。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Kaggle，已进行数据清洗和标准化。
该数据集适合用于人力资源管理，员工流失预测，数据分析和机器学习等领域的研究和应用，尤其在人力资源规划，员工关系管理等方面具有重要价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于员工流失预测，员工行为分析，人力资源管理效率评估等研究，如分析影响员工离职的关键因素，预测员工离职概率等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在员工保留，招聘策略优化，薪酬福利设计等方面。
决策支持：支持企业制定员工保留策略，优化人力资源管理流程，提高员工满意度。
教育和培训：作为人力资源管理，数据分析及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解员工流失预测，数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索员工离职的影响因素，帮助用户实现准确的流失预测，优化人力资源管理策略，提高员工满意度和组织绩效。
