员工流失预测分析数据集EmployeeAttritionPredictionAnalysisDataset-nourhanelsabawy
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源, 机器学习, 预测分析, 职业发展, 员工满意度, 数据建模, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自某公司的人力资源数据，记录了员工的个人信息、工作情况、薪资待遇以及离职情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为历史或静态数据。
地理范围：数据来源于某公司内部，未明确指出具体地理位置，但可以推测为该公司业务覆盖的地区。
数据维度：数据集包括35个字段，涵盖员工的年龄、离职与否、出差频率、每日收入、部门、离家距离、教育程度、教育领域、员工数量、员工编号、环境满意度、性别、时薪、工作投入度、工作级别、工作角色、工作满意度、婚姻状况、月收入、月费率、工作过的公司数量、是否超过18岁、是否加班、薪资涨幅百分比、绩效评分、关系满意度、标准工时、股票期权水平、总工作年限、去年培训次数、工作生活平衡、在公司年限、在目前角色年限、上次晋升后年限、与现任经理共事年限等。
数据格式：CSV格式，文件名为WA_Fn-UseC_-HR-Employee-Attrition.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未明确。数据已进行脱敏处理，确保数据隐私。
该数据集适合用于人力资源管理、员工流失预测、员工行为分析以及相关的数据建模和机器学习应用。
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、组织行为学等领域的研究，如员工离职原因分析、影响离职的关键因素研究等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，尤其是在员工流失预测、人才招聘、员工发展规划等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的人力资源管理策略，提升员工满意度和留存率。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析等课程的案例，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索员工流失的影响因素，建立预测模型，并为企业提供优化人力资源管理策略的依据，从而实现降低员工流失率、提升组织绩效的目标。
