企业员工流失预测人力资源分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：HR,员工流失,数据分析,机器学习,人力资源管理,企业运营,数据可视化
数据概述：
本数据集收录了企业员工的相关信息，用于分析员工流失趋势。数据集旨在帮助人力资源部门理解员工动态，预测潜在的员工流失情况，从而采取适当的措施保持组织的稳定和盈利。数据集涵盖了多种员工属性，包括但不限于工作年限、教育背景、职位角色、婚姻状况、加班情况等。
数据集包含以下字段：
- Age：年龄
- BusinessTravel：业务出差频率
- DailyRate：日薪
- Department：部门
- DistanceFromHome：工作地点与家庭住址的距离
- Education：教育水平
- EducationField：教育领域
- EnvironmentSatisfaction：工作环境满意度
- Gender：性别
- HourlyRate：时薪
- JobInvolvement：工作参与度
- JobLevel：职位级别
- JobRole：职位角色
- JobSatisfaction：工作满意度
- MaritalStatus：婚姻状况
- MonthlyIncome：月收入
- MonthlyRate：月薪
- NumCompaniesWorked：过去工作的公司数量
- Over18：年龄是否超过18岁（固定值，无实际意义）
- OverTime：是否加班
- PercentSalaryHike：薪资提升百分比
- PerformanceRating：绩效评分
- RelationshipSatisfaction：人际关系满意度
- StandardHours：标准工时
- StockOptionLevel：股票期权水平
- TotalWorkingYears：总工作年限
- TrainingTimesLastYear：去年接受的培训次数
- WorkLifeBalance：工作生活平衡
- YearsAtCompany：在公司的工作年限
- YearsInCurrentRole：在当前职位的工作年限
- YearsSinceLastPromotion：上次晋升以来的年数
- YearsWithCurrManager：当前经理管理的年数
- Attrition：是否离职（目标变量）
数据用途概述：
该数据集适用于人力资源分析、员工流失预测、员工满意度评估等多种场景。人力资源管理人员可利用此数据预测潜在的员工流失情况，优化招聘和培训策略；员工可以了解影响离职的因素，提高满意度和忠诚度；数据科学家和分析师可以利用此数据进行机器学习模型的训练和验证，帮助企业做出更科学的人力资源决策。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者掌握人力资源分析的基本方法和技巧。
