员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-abdelrahmanmohammed1
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 行为分析, 预测模型, 机器学习, 员工画像, 行业分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的人力资源数据，记录了员工的个人信息、工作情况和离职情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为历史员工数据快照。
地理范围：数据未限定具体地理位置，可用于分析任何企业或行业。
数据维度：数据集包含35个字段，涵盖年龄、离职与否、出差频率、日工资、部门、离家距离、教育程度、教育背景、员工数量、员工编号、环境满意度、性别、时薪、工作投入度、职位级别、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、是否成年、是否加班、薪资涨幅、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、在现任职位年限、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Attrition.csv，易于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于企业内部员工记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于人力资源管理、员工离职预测、行为分析等相关领域，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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，如员工离职影响因素分析、离职风险评估等。
行业应用：可以为企业提供数据支持，特别是在人力资源管理、员工关系优化、人才招聘与保留等方面。
决策支持：支持企业进行人力资源规划、优化员工福利、制定针对性的留人策略等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的案例，帮助学生和研究人员理解人力资源数据的应用。
此数据集特别适合用于探索员工离职的影响因素，构建预测模型，帮助企业提前识别离职风险，优化人力资源管理策略，提升员工满意度，降低人员流失率。
