员工离职预测分析数据集EmployeeAttritionPredictionAnalysis-heet002
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, 预测模型, 职业发展, 员工满意度, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的员工属性及离职相关数据，记录了影响员工离职的关键因素，用于分析和预测员工离职倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为历史或当前员工的快照。
地理范围：数据集未限定地理范围，可用于分析不同地区或国家/地区的员工离职行为。
数据维度：数据集包含35个特征，涵盖员工的人口统计学信息（如年龄、性别、婚姻状况）、工作相关信息（如工作角色、部门、工作年限、薪资、工作环境）、以及离职情况（Attrition）。
数据格式：CSV格式，文件名为Employee-Attrition.csv，方便数据导入和分析。
来源信息： 数据可能来源于企业内部的人力资源管理系统，经过脱敏处理，以保护员工隐私。
该数据集适合用于人力资源管理、员工离职预测、以及员工行为分析等领域的研究。
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、行为科学、统计学等领域的研究，如探索员工离职影响因素、构建离职预测模型、分析员工满意度与离职率的关系等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在优化招聘流程、改善员工关系、制定员工保留策略等方面。
决策支持：支持企业管理者进行人力资源决策，如优化薪酬福利、改善工作环境、调整组织架构等，以降低离职率。
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案例，帮助学生和研究人员理解员工离职的复杂性和影响因素。
此数据集特别适合用于构建员工离职预测模型，分析影响离职的关键因素，并为企业提供数据驱动的决策支持，以降低员工流失率，提高组织绩效。
