员工离职预测数据集EmployeeAttritionPrediction-akash2711gupta
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 机器学习, 员工分析, 预测模型, 职业发展, 数据挖掘, 员工管理
数据概述：
该数据集包含来自人力资源管理场景下的员工信息，记录了员工的个人背景、工作情况、薪资水平、工作满意度等多种属性，旨在用于分析和预测员工离职倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点的人力资源快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可用于分析不同地域或文化背景下的员工离职规律。
数据维度：数据集包含多个维度，包括员工人口统计学信息（年龄、性别、婚姻状况等）、工作相关信息（部门、工作角色、工作时长等）、薪资福利信息（月收入、薪资增长率等）、以及员工满意度与工作生活平衡度等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，train.csv包含用于训练的数据和“Attrition”（离职）标签，test.csv包含用于预测的数据。
来源信息：数据来源于公开的人力资源数据集，经过了匿名化处理，以保护员工隐私。
该数据集适合用于构建员工离职预测模型，进行人力资源管理分析，以及探索影响员工离职的关键因素。
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，如员工离职影响因素分析、离职预测模型构建与评估等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在员工流失预警、人才管理、招聘策略优化等方面具有实用价值。
决策支持：支持企业管理者制定更有效的员工保留策略，优化组织结构，提升员工满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、人力资源管理等相关课程的实践案例，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的内在规律，构建预测模型，帮助企业提前识别高风险员工，从而制定有针对性的干预措施，降低员工流失率，提升组织绩效。
