员工离职预测分析数据集EmployeeAttritionPredictionAnalysis-aahanmehra
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 预测模型, 机器学习, 员工满意度, 工作环境, 薪资福利, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的员工信息，记录了员工的工作表现、工作环境、薪资福利等相关指标，用于研究员工离职的影响因素，构建预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为历史静态数据。
地理范围：数据未限定具体地理位置，可用于分析不同地域或组织下的员工离职情况。
数据维度：数据集包括多项指标，例如：JobInvolvement（工作投入度）、PerformanceRating（绩效评分）、EnvironmentSatisfaction（工作环境满意度）、JobSatisfaction（工作满意度）、WorkLifeBalance（工作生活平衡）、Age（年龄）、DistanceFromHome（离家距离）、Education（教育程度）、MonthlyIncome（月收入）、TotalWorkingYears（总工作年限）、YearsAtCompany（在职年限）等，以及目标变量Attrition（离职与否）。
数据格式：CSV格式，文件名为employeeattrition.csv，易于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于企业内部记录或模拟生成，已进行匿名化处理，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、企业管理等领域的研究与应用。
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、数据挖掘等领域的学术研究，例如分析员工离职的影响因素、构建预测模型等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其适用于优化招聘流程、提高员工保留率、降低离职成本等方面。
决策支持：支持企业管理层进行人才管理决策，如制定薪酬福利策略、改善工作环境、进行员工职业发展规划等。
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辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解员工离职的影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索员工离职的规律与趋势，帮助用户构建预测模型、优化人力资源管理策略，提升企业运营效率。
