员工流失预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-christopherambala
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源, 员工分析, 机器学习, 预测模型, 组织行为学, 数据挖掘, 离职预测
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、工作经历、薪资福利、满意度等，以及他们是否离职的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推断为企业一段时期内的静态数据。
地理范围：数据来源于特定企业，未明确指出具体地理位置，但可推测为企业内部员工数据。
数据维度：包括年龄、离职与否、出差频率、每日薪资、部门、离家距离、教育程度、教育背景、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、是否成年、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、当前职位年限、上次晋升至今年限、与现任经理共事年限等。
数据格式：CSV格式，文件名为HR-Employee-Attrition.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于企业内部的人力资源记录，经过匿名化处理，用于研究和预测分析。
该数据集适合用于人力资源管理、员工流失预测和组织行为学研究。
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、预测分析等领域的学术研究，如员工流失原因分析、流失风险预测、员工满意度影响因素分析等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在优化招聘流程、提高员工保留率、制定薪酬福利策略等方面。
决策支持：支持企业管理层进行人员管理决策，如识别高流失风险员工、制定针对性的留任计划等。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，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影响员工离职的关键因素，构建预测模型，从而帮助企业主动采取措施，降低员工流失率，提高组织效率。
