员工离职预测分析数据集EmployeeAttritionPredictionAnalysis-mennaelsayed1
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 员工管理, 机器学习, 预测模型, 行为分析, 组织管理, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自某公司的人力资源管理数据，记录了员工的各项属性及离职情况，用于分析员工离职的影响因素及预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态快照。
地理范围：数据未明确指出公司所在地，但数据结构和内容符合通用的人力资源管理实践。
数据维度：数据集包含35个字段，涵盖了员工的年龄、离职情况、出差频率、日常工作时长、部门、离家距离、教育程度、学历领域、员工数量、员工编号、环境满意度、性别、时薪、工作投入度、职位级别、工作角色、工作满意度、婚姻状况、月收入、月费率、工作过的公司数量、是否超过18岁、是否加班、薪资涨幅百分比、绩效评分、关系满意度、标准工时、股票期权水平、总工作年限、去年培训次数、工作生活平衡、在公司年限、目前角色年限、上次晋升至今年限、与现任经理共事年限。
数据格式：CSV格式，文件名为HR-Employee-Attrition.csv，方便进行数据分析和模型构建。
该数据集适合用于探索员工离职的影响因素，构建预测模型，并为企业优化人力资源管理提供数据支持。
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、组织行为学等领域的研究，如员工离职原因分析、影响因素挖掘等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在员工流失预测、人才管理、员工关系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、制定挽留策略、改善工作环境等，从而降低员工流失率。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解员工离职相关问题。
此数据集特别适合用于探索员工属性与离职行为之间的关系，帮助用户建立预测模型，从而优化组织管理，提升员工满意度。
