员工流失预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-shrishsharma
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源分析, 机器学习, 预测模型, 员工属性, 商业智能, 决策支持, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含员工属性数据，记录了与员工流失相关的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为历史员工信息快照。
地理范围：数据未限定地理位置，但可推测为企业内部员工数据。
数据维度：数据集包含多个字段，如年龄（Age）、出差频率（BusinessTravel）、部门（Department）、离家距离（DistanceFromHome）、教育程度（Education）、教育领域（EducationField）、员工编号（EmployeeNumber）、环境满意度（EnvironmentSatisfaction）、性别（Gender）、工作投入度（JobInvolvement）、职位角色（JobRole）、工作满意度（JobSatisfaction）、婚姻状况（MaritalStatus）、月收入（MonthlyIncome）、曾就职公司数量（NumCompaniesWorked）、加班情况（OverTime）、薪资提升百分比（PercentSalaryHike）、绩效评分（PerformanceRating）、股票期权水平（StockOptionLevel）、总工作年限（TotalWorkingYears）、去年培训次数（TrainingTimesLastYear）、在公司年限（YearsAtCompany）、现任职位年限（YearsInCurrentRole）、上次晋升至今年限（YearsSinceLastPromotion）、现任经理共事年限（YearsWithCurrManager）、沟通技巧（CommunicationSkill）、行为（Behaviour）等。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和模型构建。
该数据集适合用于员工流失预测、人力资源管理分析以及相关因素的探索性研究。
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、行为科学、机器学习等领域的学术研究，例如流失预测模型的构建、影响员工流失关键因素的分析。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，用于优化招聘流程、提升员工保留率、制定个性化员工发展计划。
决策支持：支持企业管理层进行战略决策，如调整薪酬福利、改善工作环境、优化团队结构等。
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掌握数据分析方法，提升解决实际问题的能力。
此数据集特别适合用于构建预测模型，识别高流失风险员工，并制定相应的干预措施，从而提高企业的人力资源管理效率和效益。
