员工流失预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-adesojialu
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, 员工数据, 组织行为学, 数据建模, 行业分析
数据概述：
该数据集包含来自IBM公司的人力资源数据，记录了员工的各项属性和流失情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为一个静态数据集。
地理范围：数据可能来源于IBM公司全球范围内的员工。
数据维度：数据集包括35个字段，涵盖员工的人口统计学信息、工作相关情况、薪资福利、绩效评估、以及离职相关信息，例如年龄、流失情况、出差频率、每日工资、部门、离家距离、教育程度、学历、员工数量、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、在现岗位年限、上次晋升后年限、与现任经理共事年限。
数据格式：CSV格式，文件名为WA_Fn-UseC_-HR-Employee-Attrition.csv，易于数据分析和处理。
该数据集适合用于预测员工流失、分析影响流失的关键因素，以及构建人力资源管理模型。
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、组织行为学、机器学习等领域的学术研究，例如流失预测模型的构建、影响因素分析、员工画像分析等。
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、人才管理策略制定、招聘流程优化等方面。
决策支持：支持企业制定留才计划、提高员工满意度、优化薪酬福利体系、改善工作环境等。
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教学案例，帮助学生和研究人员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流失的内在规律，预测员工离职的可能性，并为企业提供数据驱动的决策支持，以减少员工流失率，提高组织效能。
