员工离职影响因素分析数据集EmployeeAttritionFactorsAnalysis-shrishtitiwari04
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 员工分析, 行为预测, 机器学习, 组织管理, 职业发展, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的人力资源数据，记录了员工的个人信息、工作表现、薪资福利、工作环境等多个维度，旨在用于分析员工离职的影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视作一段时间内的员工状态快照。
地理范围：数据未明确地域限制，可用于分析不同组织或行业的员工行为。
数据维度：数据集涵盖了多个关键字段，包括年龄（Age）、离职倾向（Attrition）、出差频率（BusinessTravel）、日薪（DailyRate）、部门（Department）、离家距离（DistanceFromHome）、教育程度（Education）、教育背景（EducationField）、员工编号（EmployeeNumber）、环境满意度（EnvironmentSatisfaction）、性别（Gender）、时薪（HourlyRate）、工作投入度（JobInvolvement）、职位级别（JobLevel）、工作角色（JobRole）、工作满意度（JobSatisfaction）、婚姻状况（MaritalStatus）、月收入（MonthlyIncome）、月费率（MonthlyRate）、工作过的公司数量（NumCompaniesWorked）、是否超过18岁（Over18）、加班情况（OverTime）、薪资涨幅百分比（PercentSalaryHike）、绩效评估（PerformanceRating）、关系满意度（RelationshipSatisfaction）、标准工时（StandardHours）、股票期权水平（StockOptionLevel）、总工作年限（TotalWorkingYears）、去年培训时长（TrainingTimesLastYear）、工作生活平衡（WorkLifeBalance）、在公司年限（YearsAtCompany）、当前职位年限（YearsInCurrentRole）、上次晋升后年限（YearsSinceLastPromotion）、与现任经理共事年限（YearsWithCurrManager）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Human_Resources.csv，方便进行数据分析和建模。
该数据集适合用于探索员工离职的影响因素，并用于构建预测模型。
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，例如员工离职预测、影响因素分析、员工满意度研究等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在人才管理、员工留存、招聘策略优化等方面具有实用价值。
决策支持：支持企业制定更有效的员工激励计划、改善工作环境、优化组织结构，从而降低离职率。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解员工行为和组织运作。
此数据集特别适合用于分析员工离职的原因，预测离职风险，并为企业提供数据支持以改善员工体验和降低离职率。
