员工流失预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-indronil2489
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源, 预测模型, 机器学习, 员工分析, 组织行为, 结构化数据, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自人力资源领域的数据，记录了员工的个人信息、工作表现以及离职情况，用于预测员工流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为一个静态数据集，用于建模分析。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从“Hometown”字段中的地名推测，可能主要来自北美地区。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：
Employee_ID：员工唯一标识符；
Gender：性别；
Age：年龄；
Education_Level：教育程度；
Relationship_Status：婚姻状况；
Hometown：家乡；
Unit：所属部门；
Decision_skill_possess：决策能力；
Time_of_service：服务年限；
Time_since_promotion：晋升时长；
growth_rate：发展速度；
Travel_Rate：出差频率；
Post_Level：职位等级；
Pay_Scale：薪资等级；
Compensation_and_Benefits：薪酬福利类型；
Work_Life_balance：工作生活平衡；
VAR1 - VAR7：其他匿名变量。
Train.csv文件中还包含“Attrition_rate”字段，表示员工流失率，是训练集的目标变量。
数据格式：CSV格式，包含Train.csv（训练集）、Test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样例）三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，方便研究人员进行模型训练和评估。
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学术研究，例如员工流失影响因素分析、流失预测模型构建等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在员工流失风险评估、人才管理策略优化、招聘流程改进等方面。
决策支持：支持企业决策者制定更有效的员工保留策略，降低员工流失率，提高组织绩效。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、人力资源管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于构建员工流失预测模型，探索员工属性与流失之间的关系，帮助企业预测和预防员工流失，优化人力资源管理策略。
