人力资源员工离职预测数据集HumanResourcesEmployeeAttritionPrediction-rakeshhansrajani
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源, 离职预测, 机器学习, 员工分析, 行为分析, 商业智能, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自人力资源部门的员工数据，记录了员工的个人信息、工作表现、薪资、工作环境等，用于分析和预测员工的离职倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为一段时间内的员工快照数据。
地理范围：数据未限定具体地理位置，可视为来自不同地区的员工数据。
数据维度：包括EmpID（员工编号）、Age（年龄）、AgeGroup（年龄段）、Attrition（是否离职，0代表未离职，1代表已离职）、BusinessTravel（出差频率）、DailyRate（日薪）、Department（部门）、DistanceFromHome（离家距离）、Education（教育程度）、EducationField（教育领域）、EmployeeCount（员工计数）、EmployeeNumber（员工编号）、EnvironmentSatisfaction（环境满意度）、Gender（性别）、HourlyRate（时薪）、JobInvolvement（工作投入度）、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）、SalarySlab（薪资等级）、MonthlyRate（月费率）、NumCompaniesWorked（曾就职公司数量）、Over18（是否超过18岁）、OverTime（是否加班）、PercentSalaryHike（薪资涨幅）、PerformanceRating（绩效评分）、RelationshipSatisfaction（关系满意度）、StandardHours（标准工时）、StockOptionLevel（股票期权水平）、TotalWorkingYears（总工作年限）、TrainingTimesLastYear（去年培训次数）、WorkLifeBalance（工作生活平衡）、YearsAtCompany（在公司年限）、YearsInCurrentRole（在现岗位年限）、YearsSinceLastPromotion（上次晋升年限）、YearsWithCurrManager（与现任经理共事年限）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_Analyticscsv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，推测为模拟或匿名化的人力资源数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于员工流失预测、人力资源管理优化等研究和应用。
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、行为科学、数据挖掘等领域的学术研究，如员工流失的影响因素分析、预测模型构建等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在员工流失预警、人才管理、招聘策略优化等方面。
决策支持：支持人力资源部门制定更有效的员工保留策略、提升员工满意度、优化组织结构。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、人力资源管理等课程的案例，帮助学生和研究人员理解员工流失预测的原理与实践。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的关键因素，构建预测模型，帮助企业降低员工流失率，提升组织效率。
