员工离职预测分析数据集HREmployeeAttritionPrediction-myr9988
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 员工分析, 机器学习, 职业发展, 组织行为学, 预测模型, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自人力资源领域的数据，记录了员工的各项属性以及是否离职的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可以视为一个静态的、历史的员工快照数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但从字段内容推测，可能来源于某个跨国公司或组织。
数据维度：数据集包含35个特征字段，包括年龄、离职情况、出差频率、日均收入、部门、离家距离、教育程度、教育领域、员工数量、员工编号、环境满意度、性别、时薪、工作投入度、工作级别、工作角色、工作满意度、婚姻状况、月收入、月费率、工作过的公司数量、是否超过18岁、是否加班、薪资涨幅百分比、绩效评分、关系满意度、标准工时、股票期权水平、总工作年限、去年培训时长、工作生活平衡、在公司年限、当前角色年限、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HR-Employee-Attrition.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于分析员工离职的影响因素，构建离职预测模型。
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、组织行为学等领域的学术研究，如员工离职影响因素分析、离职风险评估等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在员工保留、招聘策略优化、薪酬福利调整等方面。
决策支持：支持企业管理层制定相关决策，如优化员工职业发展路径、改善工作环境等，从而降低离职率，提高员工满意度。
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材料，帮助学生和研究人员理解员工离职相关因素，并构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索员工属性与离职之间的关系，构建预测模型，帮助企业识别高离职风险员工，并采取相应措施。
