员工离职预测数据集EmployeeAttritionDataset-swarnlata123
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职，数据集，人力资源，预测分析，机器学习，人力资源管理，员工满意度，员工绩效
数据概述： 该数据集记录了员工在公司的工作情况，特别关注员工离职的相关因素。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围从2010年到2015年。
地理范围： 数据覆盖了多个公司，具体包括不同地区的分公司和部门。
数据维度： 数据集包括员工的个人信息（如年龄，性别，婚姻状况等），工作信息（如部门，职位，工作年限等），绩效评价，薪酬福利，工作满意度等变量。
数据格式： 数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息： 数据来源于公开的人力资源报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于人力资源管理，预测分析及机器学习等领域的研究和应用，特别是员工离职预测和员工满意度分析等方面具有重要价值。
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，员工满意度研究及员工绩效分析，如离职原因分析，满意度影响因素研究等。
行业应用： 可以为人力资源部门提供数据支持，特别是在员工离职预测，满意度提升和绩效管理方面。
决策支持： 支持人力资源部门制定更有效的员工保留策略和激励措施。
教育和培训： 作为人力资源管理和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解员工离职预测和绩效管理的相关技术。
此数据集特别适合用于探索员工离职的规律与趋势，帮助用户实现员工离职预测和满意度提升，促进人力资源管理的科学化和精细化。
