员工离职预测分析数据集EmployeeAttritionPredictionAnalysisDataset-umangsharma9533
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, 员工分析, 职业发展, 数据挖掘, 行业分析
数据概述：
该数据集包含来自人力资源管理领域的数据，记录了员工的基本信息、工作表现、薪酬福利等，并标注了员工的离职情况，可用于构建员工离职预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可以视为一个静态的、历史性的员工档案数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但数据字段具有通用性，可以推断适用于多个国家或地区的组织。
数据维度：数据集包括多个维度，例如：
Employee_ID：员工唯一标识符；
Gender：员工性别；
Age：员工年龄；
Education_Level：教育水平；
Relationship_Status：婚姻状况；
Hometown：家乡；
Unit：所属部门；
Decision_skill_possess：决策能力；
Time_of_service：服务年限；
Time_since_promotion：上次晋升时间；
growth_rate：增长率；
Travel_Rate：出差频率；
Post_Level：职位级别；
Pay_Scale：薪资等级；
Compensation_and_Benefits：薪酬福利类型；
Work_Life_balance：工作生活平衡；
VAR1-VAR7：其他变量；
Attrition_rate：离职率（目标变量）。
数据格式：CSV格式，文件名为Traincsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源可能为企业内部数据库、公开数据集或模拟生成，具体来源未明确说明。数据已进行脱敏处理，确保员工隐私。
该数据集适合用于人力资源管理、数据科学和机器学习等领域的应用。
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，例如员工离职影响因素分析、离职风险预测模型构建等。
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、员工留存、招聘优化等方面具有实用价值。
决策支持：支持企业制定更有效的员工管理策略，如调整薪酬福利、改善工作环境、优化职业发展路径等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、人力资源管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于构建员工离职预测模型，帮助企业识别高风险员工，采取预防措施，降低离职率，提高组织稳定性。
