员工离职预测数据集-企业员工特征与离职分析-通用数据集
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,企业管理,行为分析,预测模型,员工特征
数据概述：
本数据集包含了关于企业员工特征、工作满意度、绩效表现等方面的详细信息，旨在用于分析和预测员工离职行为。 数据集通常包含多个字段，用于描述员工的个人信息、工作情况和工作感受。
主要字段包括：
员工ID：每位员工的唯一标识符。
年龄：员工的年龄。
离职：二元变量，表示员工是否已离职（1）或仍在职（0）。
出差频率：员工出差的频率和性质，如“很少出差”、“经常出差”、“不需出差”。
部门：员工所属的部门，如“销售部”、“研发部”、“人力资源部”。
离家距离：员工居住地到工作地点的距离。
教育程度：员工的教育水平，如“1：大专以下”、“2：大专”、“3：本科”、“4：硕士”、“5：博士”。
学历领域：员工的教育领域，如“生命科学”、“医学”、“市场营销”。
环境满意度：对工作环境的满意度，采用量表衡量。
性别：员工的性别。
工作投入度：员工对其工作的投入程度。
职位级别：员工的职位级别或等级。
工作角色：员工的具体工作角色或职称。
工作满意度：对工作的满意度，采用量表衡量。
婚姻状况：员工的婚姻状况。
月收入：员工的月薪。
工作过的公司数量：员工曾工作过的公司数量。
加班：员工是否加班。
绩效评分：员工的绩效评分。
关系满意度：对工作场所人际关系的满意度。
股票期权水平：提供给员工的股票期权水平。
总工作年限：员工的总工作年限。
去年培训次数：员工去年参加的培训课程数量。
工作生活平衡：工作与个人生活之间的平衡程度。
在本公司年限：员工在本公司的年限。
在现岗位年限：员工在当前岗位的年限。
上次晋升至今年限：上次晋升至今的年限。
与现任经理共事年限：与现任经理共事的年限。
数据用途概述：
该数据集适用于员工离职预测、人力资源管理、组织行为学研究等多种应用场景。
研究人员可以利用此数据构建预测模型，识别导致员工离职的关键因素； 人力资源部门可以利用数据分析结果优化员工管理策略、提高员工留存率； 企业管理者可以基于数据洞察改善工作环境、提升员工满意度，从而降低离职率。 此外，该数据集也适合用于机器学习模型的训练和评估。
