员工离职预测分析数据集EmployeeAttritionPredictionAnalysis-anhphuongtraney
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 离职预测, 机器学习, 员工分析, 职业发展, 员工满意度, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自企业员工的人力资源相关数据，记录了员工的个人信息、工作表现、工作环境等，用于分析和预测员工离职情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围包含离职日期，时间跨度主要集中在2022年4月到5月。
地理范围：数据未明确指出具体地理位置，但可以推断为企业内部的员工数据。
数据维度：数据集包含多个维度，包括员工的年龄、性别、工作部门、工作角色、工作时长、薪资水平、工作满意度、工作环境等，以及是否离职的标签“Attrition”。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_Attrition.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未明确标注。已进行数据清洗和标准化处理。
该数据集适合用于人力资源管理、员工行为分析和离职预测等领域的研究。
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和数据科学领域的学术研究，例如员工离职影响因素分析、离职预测模型构建等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在员工流失预警、员工关怀、优化招聘流程、提高员工留存率等方面。
决策支持：支持企业制定人力资源管理策略，优化组织结构，提高员工满意度和工作效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和人力资源管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员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影响因素，预测员工离职的可能性，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，提高员工留存率。
