员工离职预测分析数据集EmployeeAttritionPredictionAnalysis-ravijaiswal

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, 预测分析, 员工属性, 行业分析, 统计建模, 职业发展

数据概述：该数据集包含来自人力资源管理领域的员工属性与离职情况数据，旨在用于预测员工离职的可能性。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间范围，可被视为历史或静态数据集。地理范围：数据未明确标注地理范围，可能来源于某个企业或行业。数据维度：数据集包含多个字段，涵盖了员工的年龄、离职情况、出差频率、每日工资、部门、居住地距离、教育程度、教育背景、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、曾就职公司数量、是否成年、是否加班、薪资提升百分比、绩效评分、关系满意度、标准工时、股票期权水平、总工作年限、去年培训次数、工作生活平衡、在公司年限、当前职位年限、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WA_Fn-UseC_-HR-Employee-Attrition.csv，方便数据分析和建模。来源信息：数据集来源于企业内部人力资源记录，经过脱敏处理，用于研究和分析。该数据集适用于人力资源管理、员工行为分析和预测建模。

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、员工行为分析和机器学习相关的学术研究，例如离职原因分析、离职预测模型构建、影响离职关键因素研究等。行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，用于优化招聘流程、制定员工保留策略、改善工作环境等。决策支持：支持企业管理者进行人才管理决策，如识别高离职风险员工、制定针对性干预措施等。教育和培训：作为人力资源管理、数据分析与机器学习课程的案例，帮助学生和研究人员理解员工离职预测的实际应用。此数据集特别适合用于探索影响员工离职的各种因素，构建预测模型，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。