员工离职预测分析数据集EmployeeAttritionPredictionAnalysis-kapildevkota123
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, 员工分析, 职业发展, 员工满意度, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的人力资源管理数据，记录了员工的个人信息、工作情况、薪资待遇、工作满意度等多种属性，用于分析和预测员工离职倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为某一时间点或一段时间内的员工快照。
地理范围：数据未明确地理范围，可能来自某个特定公司或多个公司。
数据维度：数据集包括“EmpID”（员工编号）、“Age”（年龄）、“AgeGroup”（年龄组）、“Attrition”（是否离职）、“BusinessTravel”（出差频率）等39个字段，涵盖了员工的个人信息、工作环境、薪资水平、绩效评估等多个方面。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_Analytics.csv，易于进行数据分析和模型构建。
数据来源：数据来源于企业内部人力资源管理系统，已进行脱敏处理，确保数据隐私。
该数据集适合用于员工离职风险评估、人员流失原因分析以及人力资源管理策略优化。
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，如员工离职影响因素分析、员工留存策略研究等。
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测、招聘策略优化、员工发展规划等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的人力资源管理决策，如调整薪酬福利、改善工作环境、优化培训计划等。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解员工离职的影响因素和预测模型。
此数据集特别适合用于探索员工离职的影响因素，构建预测模型，从而帮助企业降低员工流失率，提高组织效率。
