员工离职预测分析数据集EmployeeAttritionPredictionAnalysis-tazimohannad
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, 统计分析, 数据挖掘, 组织管理
数据概述：
该数据集包含来自人力资源部门的员工信息，记录了员工的各项属性以及是否离职的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为历史员工信息快照。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但可推断为某个或某些公司内部的员工数据。
数据维度：数据集包括年龄、离职情况、出差频率、日薪、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、薪水提升百分比、绩效评分、关系满意度、标准工时、股票期权水平、总工作年限、去年培训时长、工作生活平衡、在公司年限、目前角色年限、上次晋升后年限、与现任经理共事年限等。
数据格式：CSV格式，文件名为HR-Employee-Attrition.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的人力资源数据集，经过标准化处理。
该数据集适合用于员工离职预测模型构建、人力资源管理策略分析。
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、行为科学等领域的学术研究，如离职影响因素分析、员工行为模式研究等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在员工流失预警、人才管理优化、薪酬福利调整等方面。
决策支持：支持企业制定更精准的招聘、培训、晋升和留任策略，降低离职率，提高员工满意度。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和从业者理解和应用数据分析方法。
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，并为企业提供优化人力资源管理的依据。
