员工流失预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-mohammedazeem78
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, 员工属性, 组织行为, 行业分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含员工相关的结构化数据，记录了影响员工流失的关键因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确地理范围，但可用于分析不同组织环境下的员工流失规律。
数据维度：数据集包含多个与员工相关的属性，如年龄（Age）、流失情况（Attrition）、出差频率（BusinessTravel）、部门（Department）、居住地距离（DistanceFromHome）、教育程度（Education）、学历领域（EducationField）、员工数量（EmployeeCount）、员工编号（EmployeeID）、性别（Gender）、职位级别（JobLevel）、职位角色（JobRole）、婚姻状况（MaritalStatus）、月收入（MonthlyIncome）、过往公司数量（NumCompaniesWorked）、是否成年（Over18）、薪资提升百分比（PercentSalaryHike）、标准工时（StandardHours）、股票期权水平（StockOptionLevel）、总工作年限（TotalWorkingYears）、去年培训次数（TrainingTimesLastYear）、在职年限（YearsAtCompany）、上次晋升至今年限（YearsSinceLastPromotion）、与现任经理共事年限（YearsWithCurrManager）等。
数据格式：CSV格式，文件名为attrition_data.csv，易于进行数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理，方便直接用于分析。
该数据集适合用于人力资源管理、员工行为分析以及流失预测相关的研究和应用。
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、流失预测模型的构建与评估。
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、招聘优化等方面。
决策支持：支持企业在人力资源管理方面的决策制定，如制定更有效的员工激励计划、改善工作环境等。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析等相关课程的教学案例，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属性与流失之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化人力资源管理策略，降低员工流失率。
