员工流失预测分析数据集EmployeeAttritionPredictionAnalysis-drdsomasekhar
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, 预测模型, 组织行为学, 员工分析, 商业智能, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的人力资源数据，记录了员工的个人信息、工作相关情况以及离职状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为历史或静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推测为企业内部数据。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖员工的年龄、离职情况、出差频率、日工资、部门、离家距离、教育程度、学历、员工编号、环境满意度、性别、时薪、工作投入度、职位级别、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、绩效评估、关系满意度、标准工时、股票期权水平、总工作年限、去年培训时长、工作生活平衡、在公司服务年限、目前角色服务年限、上次晋升后服务年限、目前经理服务年限。
数据格式：CSV格式，文件名为Attrition.csv，方便数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源为企业内部人力资源管理系统，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于员工流失预测、组织行为分析和人力资源管理优化。
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、组织行为学和数据科学交叉领域的学术研究，如员工流失预测模型构建、影响因素分析、离职风险评估等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其是在员工流失预警、人才管理、招聘策略优化等方面。
决策支持：支持企业管理层制定更有效的人力资源策略，降低员工流失率，提高组织效率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和人力资源管理课程的实训材料，帮助学生和从业者掌握数据驱动的人力资源管理方法。
此数据集特别适合用于探索员工流失的关键影响因素，构建预测模型，帮助企业主动干预，降低离职率，优化人力资源配置。
