人力资源员工流失预测数据集HumanResourcesEmployeeAttritionPredictionDataset-tewarishubham3
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源, 预测模型, 机器学习, 行为分析, 员工画像, 数据分析, 行业应用
数据概述：
该数据集包含来自人力资源管理场景的数据，记录了员工的各项属性信息，旨在预测员工是否会离职。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，通常被视为静态数据集，用于分析员工流失的影响因素。
地理范围：数据集未限定具体的地理位置，可用于分析不同地区或组织内的员工流失问题。
数据维度：数据集包含多项员工属性，涵盖了员工的基本信息、工作表现、工作环境、薪资水平等多个维度，例如：id、Age、BusinessTravel（出差频率）、DailyRate（日薪）、Department（部门）、DistanceFromHome（离家距离）、Education（学历）、EducationField（教育领域）、Gender（性别）、JobLevel（职位级别）、MaritalStatus（婚姻状况）、MonthlyIncome（月收入）、OverTime（加班情况）等。
数据格式：CSV格式，包含traincsv、testcsv和sample_submissioncsv三个文件，方便数据处理和模型训练。
来源信息：数据集来源于公开的数据集，已进行匿名化处理，用于学术研究和实践应用。
该数据集适合用于人力资源管理、员工行为分析、以及构建预测员工流失的模型。
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、员工流失预测、行为分析等领域的学术研究，如分析员工流失的影响因素、构建预测模型等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在预测员工离职、优化招聘流程、改善员工满意度等方面。
决策支持：支持企业制定更有针对性的留人策略，优化员工管理，降低人力成本。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、人力资源管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解员工流失的影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索员工属性与离职之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化人力资源管理策略，并实现提高员工留存率的目标。
