员工离职预测分析数据集EmployeeAttritionPredictionAnalysis-matindadfar
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, 预测模型, 员工属性, 商业智能, 数据分析, 离职预测
数据概述：
该数据集包含来自一家公司的人力资源数据，记录了员工的各项属性以及是否离职的情况，用于分析员工离职的影响因素并构建预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，通常被视为一段时间内的快照数据。
地理范围：数据来源于一家公司，未明确指出公司所在地，但数据结构与属性符合通用的人力资源管理场景。
数据维度：数据集包含员工的年龄、离职情况、出差频率、每日收入、部门、离家距离、教育程度、教育领域、员工编号、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、工作过的公司数量、是否超过18岁、是否加班、标准工时、总工作年限、上次晋升的年限等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为WA_Fn-UseC_-HR-Employee-Attrition.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行脱敏处理，以保护员工隐私。
该数据集适合用于员工离职预测、影响因素分析、人力资源管理研究。
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、数据挖掘等领域的学术研究，例如分析影响员工离职的关键因素，探索员工满意度与离职率之间的关系。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其是在员工流失预测、人才管理、招聘优化等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的员工保留策略，优化薪酬福利体系，改善工作环境，降低离职率，提高员工满意度。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、商业智能等课程的实训素材，帮助学生和研究人员实践数据分析和建模。
此数据集特别适合用于探索员工离职的内在规律，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，最终实现优化人力资源管理的目标。
