员工离职预测分析数据集EmployeeAttritionPredictionAnalysis-shivrajguvi
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 机器学习, 决策树, 员工分析, 行为预测, 组织管理, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自人力资源管理领域的数据，记录了员工的各项属性与离职情况，旨在用于预测员工离职的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态员工属性快照。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但数据特征反映了典型企业员工的属性。
数据维度：数据集包含35个字段，涵盖员工的年龄、工作环境、薪资、工作满意度、工作年限、晋升情况、工作与生活平衡等多个维度。关键字段包括：年龄(Age)、离职情况(Attrition)、出差频率(BusinessTravel)、每日工资(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)、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)、是否加班(OverTime)、薪资涨幅百分比(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)、工作与生活平衡(WorkLifeBalance)、在公司年限(YearsAtCompany)、在现任职位年限(YearsInCurrentRole)、上次晋升至今年限(YearsSinceLastPromotion)、现任经理年限(YearsWithCurrManager)。
数据格式：CSV格式，文件名为 employeecsv，易于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集特别适用于人力资源管理、数据分析和机器学习领域。
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、行为科学和数据挖掘等领域的学术研究，如员工离职预测、影响离职因素分析、员工满意度与绩效的关系研究等。
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、员工保留、招聘策略优化等方面具备实用价值。
决策支持：支持企业进行人员配置优化、制定有针对性的员工关怀计划，降低离职率，提高组织效率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、人力资源管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解员工行为和组织管理。
此数据集特别适合用于构建员工离职预测模型，识别关键影响因素，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。
