员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-ashuthoshdasari
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源, 离职预测, 机器学习, 员工分析, 职业发展, 数据挖掘, 行为分析
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、工作情况及离职情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，通常被视为静态数据集，反映了特定时间点的人力资源状态。
地理范围：数据集未限定具体的地理位置，但数据特征反映了典型企业员工的属性。
数据维度：数据集包含35个字段，涵盖员工的人口统计学特征（如年龄、性别、婚姻状况）、工作相关信息（如部门、职位、工作年限、薪资、工作满意度、工作投入度、出差频率、绩效评估等）以及离职情况（Attrition，0代表未离职，1代表已离职）。
数据格式：CSV格式，文件名为HR Analytics.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，可能经过了匿名化处理。该数据集适合用于探索影响员工离职的关键因素，以及构建预测员工离职的模型。
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、行为科学、数据挖掘等领域的学术研究，例如，分析影响员工离职的关键因素、评估不同因素对离职概率的影响等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其适用于人才管理、员工保留策略制定、招聘流程优化等方面。
决策支持：支持企业管理层进行人力资源相关的决策，例如，通过预测离职风险来主动干预，提高员工满意度和降低离职率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、人力资源管理等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
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，并为企业制定有效的人力资源策略提供数据支持，从而实现降低离职率、提高员工满意度和提升组织绩效的目标。
