员工流失预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-raneemoqaily
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, 员工分析, 行业应用, 数据建模, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自IBM公司的人力资源数据，记录了员工属性与离职情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为历史数据，用于构建预测模型。
地理范围：数据主要反映了IBM公司员工的特征，虽然未明确地域范围，但可以推测为该公司全球范围内的员工数据。
数据维度：数据集包含多个维度，涵盖了员工的年龄、离职情况、出差频率、每日工资、部门、距离家乡的距离、教育程度、教育领域、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、在现任职位年限、上次晋升后的年限、与现任经理共事的年限等。
数据格式：CSV格式，文件名为WA_Fn-UseC_-HR-Employee-Attrition.csv，方便数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过了清洗和整理，可直接用于分析。该数据集适合用于人力资源管理、员工流失预测等研究。
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、员工行为分析、预测建模等领域的学术研究，如探索影响员工离职的关键因素、构建员工流失预测模型等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，尤其是在优化招聘流程、提升员工留存率、制定更有效的员工发展策略方面。
决策支持：支持企业进行人力资源规划和风险管理，帮助企业预测员工流失风险，并采取相应的干预措施。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、人力资源管理等相关课程的辅助材料，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识别影响员工离职的关键因素，构建预测模型，并为企业提供数据驱动的决策支持，以优化人力资源管理策略。
