人才招聘与离职预测数据集TalentAcquisition-AttritionPrediction-agileteam
数据来源：互联网公开数据
标签：人才招聘, 离职预测, 机器学习, 职业发展, 雇员数据, 预测模型, 数据分析, 职业培训
数据概述：
该数据集包含来自在线教育平台的数据，记录了学员的个人信息、职业发展背景以及培训情况，用于预测学员是否会离职。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一段时间内的快照数据。
地理范围：数据可能来源于全球范围，但具体地区信息未明确。
数据维度：数据集包括学员的个人信息、教育背景、工作经验、公司信息、培训时长等多个维度的数据。
数据格式：主要为CSV格式，包含X_train.csv（训练集特征）、y_train.csv（训练集标签）和X_test.csv（测试集特征），以及answer.json和answer.pickle，用于模型评估和结果提交。
来源信息：数据来源于在线教育平台，已进行匿名化处理，并划分为训练集和测试集。
该数据集适合用于人才招聘、职业发展和离职预测领域的研究与应用。
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：适用于人力资源管理、机器学习和数据挖掘等领域的学术研究，例如离职风险评估、职业发展路径分析等。
行业应用：可以为企业提供数据支持，特别是在人才招聘、员工保留、职业规划等方面，帮助企业优化人力资源管理策略。
决策支持：支持企业在招聘、培训、晋升等方面做出更明智的决策，提高员工留存率和工作效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析和预测建模技能。
此数据集特别适合用于构建预测模型，分析影响员工离职的关键因素，帮助企业实现更精准的人才管理和优化资源配置。
