员工离职预测分析数据集EmployeeAttritionPredictionAnalysis-amirazizdatascience
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, 员工属性, 数据挖掘, 组织管理
数据概述：
该数据集包含来自某公司的人力资源数据，记录了员工的各项属性和离职情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为某时间点上的人力资源快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可推断为跨国公司或具有全球员工分布的公司。
数据维度：数据集包含35个字段，涵盖员工的年龄、离职情况、出差频率、日均工资、部门、离家距离、教育程度、教育背景、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、月均消费、工作过的公司数量、是否超过18岁、是否加班、薪资涨幅、绩效评估、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，方便数据分析与建模。
该数据集适合用于员工离职预测、影响因素分析以及人力资源管理策略研究。
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，如离职原因分析、员工行为建模等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在人才管理、员工保留、招聘策略优化等方面具有实际价值。
决策支持：支持企业制定更有效的员工管理策略，优化薪酬福利体系，提升员工满意度和生产力。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析、机器学习等课程的实训案例，帮助学生和从业者掌握实际数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索员工属性与离职之间的关联关系，帮助用户构建预测模型、优化人力资源管理决策。
