员工离职预测分析数据集EmployeeAttritionPredictionAnalysis-akshithsagar
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, 员工行为, 数据挖掘, 商业智能, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的员工信息，记录了与员工离职相关的各类数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为一个静态的员工快照数据集。
地理范围：数据未明确地域限制，但通常反映企业内部的员工构成情况。
数据维度：数据集包含了多项员工属性，如年龄（Age）、离职情况（Attrition）、出差频率（BusinessTravel）、每日工资（DailyRate）、部门（Department）、离家距离（DistanceFromHome）、教育程度（Education）、教育领域（EducationField）、员工数（EmployeeCount）、员工编号（EmployeeNumber）、环境满意度（EnvironmentSatisfaction）、性别（Gender）、时薪（HourlyRate）、工作投入度（JobInvolvement）、职位级别（JobLevel）、工作角色（JobRole）、工作满意度（JobSatisfaction）、婚姻状况（MaritalStatus）、月收入（MonthlyIncome）、月费率（MonthlyRate）、工作过的公司数量（NumCompaniesWorked）、加班情况（OverTime）、薪资涨幅百分比（PercentSalaryHike）、绩效评分（PerformanceRating）、关系满意度（RelationshipSatisfaction）、股票期权水平（StockOptionLevel）、总工作年限（TotalWorkingYears）、去年培训次数（TrainingTimesLastYear）、工作生活平衡（WorkLifeBalance）、在公司年限（YearsAtCompany）、目前角色年限（YearsInCurrentRole）、上次晋升至今年限（YearsSinceLastPromotion）、目前经理年限（YearsWithCurrManager）。
数据格式：CSV格式，文件名为Dataset for Classification.csv，易于数据分析和建模。
该数据集适合用于员工离职预测、员工行为分析，以及人力资源管理相关的研究。
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、数据挖掘等领域的研究，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，用于优化招聘流程、提高员工保留率、改善员工福利待遇等。
决策支持：支持企业管理层制定更科学的人力资源策略，提高组织效率和员工满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、人力资源管理等相关课程的实践素材，帮助学生和研究人员熟悉数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的关键因素，帮助企业建立预警机制，从而降低员工流失率，提升组织稳定性。
