员工离职预测分析数据集EmployeeAttritionPredictionAnalysis-chahatl30
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, 员工分析, 离职预测, 行为分析, 数据挖掘, 职业发展
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的员工信息，记录了员工的基本属性、工作表现、薪资福利、工作满意度等多个维度的数据，用于分析和预测员工离职倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某一时段的静态快照。
地理范围：数据未限定地理范围，但考虑到字段内容，推测数据来源于企业内部。
数据维度：数据集包括“Id”（员工编号）、“Age”（年龄）、“Attrition”（是否离职，0代表未离职，1代表已离职）、“BusinessTravel”（出差频率）、“Department”（部门）、“DistanceFromHome”（离家距离）、“Education”（教育程度）、“EducationField”（教育领域）、“EmployeeNumber”（员工工号）、“EnvironmentSatisfaction”（环境满意度）、“Gender”（性别）、“JobInvolvement”（工作投入度）、“JobRole”（职位）、“JobSatisfaction”（工作满意度）、“MaritalStatus”（婚姻状况）、“MonthlyIncome”（月收入）、“NumCompaniesWorked”（工作过的公司数量）、“OverTime”（是否加班）、“PercentSalaryHike”（薪资涨幅）、“PerformanceRating”（绩效评分）、“StockOptionLevel”（股票期权水平）、“TotalWorkingYears”（总工作年限）、“TrainingTimesLastYear”（去年培训次数）、“YearsAtCompany”（在公司年限）、“YearsInCurrentRole”（在现岗位年限）、“YearsSinceLastPromotion”（上次晋升年限）、“YearsWithCurrManager”（与现任经理共事年限）、“CommunicationSkill”（沟通能力）和“Behaviour”（行为）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于员工离职预测、影响因素分析、员工画像构建等研究。
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、组织行为学等领域的学术研究，例如分析影响员工离职的关键因素、构建离职预测模型。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在员工流失预警、招聘策略优化、员工发展规划等方面具有实用价值。
决策支持：支持企业管理者进行人员管理决策，例如制定针对性的留任计划、提升员工满意度、优化组织结构。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解员工行为和组织管理。
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，从而帮助企业降低员工流失率，提升人力资源管理水平。
