员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-supreetronad
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, 预测模型, 组织行为学, 员工属性, 薪资福利, 决策支持
数据概述：
该数据集包含来自企业的人力资源数据，记录了员工的个人信息、工作情况、薪资福利以及离职情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，可视为一段时间内的员工快照数据。
地理范围：数据来源未明确，可推测为企业内部数据，不限定特定地理位置。
数据维度：数据集包括35个字段，涵盖了员工的年龄、离职情况、出差频率、每日工资、部门、工作时长、教育程度、教育领域、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、薪资涨幅百分比、绩效评分、关系满意度、标准工时、股票期权水平、总工作年限、去年培训次数、工作生活平衡、在公司年限、目前角色年限、上次晋升年限、与现任经理共事年限等。
数据格式：CSV格式，文件名为Final dataset.csv，方便数据分析与模型构建。
数据来源：数据来源未明确，但数据字段完整，具有典型的人力资源数据集特征。
该数据集适合用于员工离职预测、影响因素分析和人力资源管理策略研究。
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、组织行为学和数据科学交叉领域的学术研究，如离职影响因素分析、离职风险预测模型构建、员工留存策略研究等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在员工流失预警、人才招聘策略优化、薪酬福利体系设计等方面具备实用价值。
决策支持：支持企业管理层制定更有效的员工管理策略，降低离职率，提高员工满意度和组织绩效。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和人力资源管理课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解员工行为与组织管理。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的关键因素，构建预测模型，并为企业提供数据驱动的决策支持，实现人才管理优化和组织效率提升。
