人力资源员工流失与绩效评估数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：人力资源,员工流失,绩效评估,员工属性,企业管理,数据分析,职业发展,薪资结构
数据概述：
本数据集包含了关于员工及其属性的详细信息，可用于分析和预测与人力资源相关的多种结果，例如员工流失、工作满意度和绩效表现。数据集涵盖了员工的个人信息、工作情况、薪资待遇、工作环境等多个维度，为深入研究员工行为和企业管理提供了丰富的数据基础。
数据集包含以下字段：
EmpID：唯一的员工识别号
Age：员工年龄
AgeGroup：年龄组别（例如，20-30岁，30-40岁等）
Attrition：员工是否离职（是/否）
BusinessTravel：出差频率
DailyRate：日薪
Department：所属部门
DistanceFromHome：家到公司的距离
Education：最高学历
EducationField：专业领域
EmployeeCount：员工总数（此字段可能不具实际意义，后续分析可忽略）
EmployeeNumber：唯一的员工编号（与EmpID相似）
EnvironmentSatisfaction：对工作环境的满意度
Gender：员工性别
HourlyRate：时薪
JobInvolvement：工作投入程度
JobLevel：职位等级
JobRole：职位
JobSatisfaction：工作满意度
MaritalStatus：婚姻状况
MonthlyIncome：月收入
SalarySlab：薪资范围
MonthlyRate：月支出
NumCompaniesWorked：曾就职的公司数量
Over18：是否年满18岁（是/否）
OverTime：是否加班
PercentSalaryHike：薪资涨幅百分比
PerformanceRating：绩效评分
RelationshipSatisfaction：对工作关系的满意度
StandardHours：标准工时
StockOptionLevel：股票期权水平
TotalWorkingYears：总工作年限
TrainingTimesLastYear：去年参加的培训次数
WorkLifeBalance：对工作与生活平衡的满意度
YearsAtCompany：在目前公司的工作年限
YearsInCurrentRole：在目前职位的工作年限
YearsSinceLastPromotion：上次晋升的年限
YearsWithCurrManager：与现任经理共事的年限
数据用途概述：
该数据集可广泛应用于人力资源管理、员工行为分析、企业运营优化等多个领域。具体用途包括：
员工流失预测：通过分析员工属性，预测哪些员工可能离职，以便企业采取预防措施。
绩效评估与分析：评估员工绩效与各项指标之间的关系，找出影响绩效的关键因素。
薪酬结构分析：分析薪资水平与员工满意度、工作投入度等指标之间的关系，优化薪酬体系。
工作满意度研究：深入研究影响员工工作满意度的因素，改善工作环境，提高员工留存率。
职业发展规划：根据员工特点，制定个性化的职业发展规划，帮助员工实现职业目标。
人力资源管理策略制定：基于数据分析结果，制定更有效的人力资源管理策略，提高企业整体运营效率。
