员工离职影响因素分析数据集EmployeeAttritionFactorsAnalysis-divanshu22

数据来源：互联网公开数据

标签：员工离职, 人力资源, 行为分析, 机器学习, 统计分析, 职场, 员工, 数据挖掘

数据概述：该数据集包含来自公开渠道的员工离职相关信息，记录了影响员工离职的多种因素。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。地理范围：数据未限定特定区域，可用于通用的人力资源研究。数据维度：数据集包括多种与员工相关的属性，如年龄（Age）、离职倾向（Attrition）、出差频率（BusinessTravel）、日工资（DailyRate）、部门（Department）、离家距离（DistanceFromHome）、教育程度（Education）、教育领域（EducationField）、员工数量（EmployeeCount）、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）、职位角色（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）、是否成年（Over18）、是否加班（OverTime）、薪资提升百分比（PercentSalaryHike）、绩效评分（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）、去年培训次数（TrainingTimesLastYear）、工作生活平衡（WorkLifeBalance）、在公司年限（YearsAtCompany）、在现职位年限（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employ_attri_data.csv，便于数据分析和建模。该数据集适合用于人力资源管理、员工行为分析、以及构建预测员工离职的模型。

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，如员工离职影响因素分析、离职预测模型构建等。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、制定员工保留策略、提升员工满意度等。决策支持：支持企业在人力资源管理方面的决策制定，例如调整薪酬福利、改善工作环境、优化职业发展路径等。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，帮助学生理解员工离职的影响因素和分析方法。此数据集特别适合用于探索员工离职的影响因素，构建预测模型，并为企业提供数据驱动的人力资源管理策略。