员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-aditya1205
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, 行为分析, 职业发展, 数据建模, 员工画像, 预测分析
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的人力资源数据，记录了员工的各项属性及离职情况，用于分析和预测员工离职的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为一段时间内的员工快照数据。
地理范围：数据未限定地理范围，可视为来自某个或某些企业内部的员工数据。
数据维度：数据集包括员工的年龄、离职情况、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、去年培训时长、工作生活平衡、在公司年限、当前角色年限、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Employeeattrition.csv，便于数据分析和建模。
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、员工行为分析和离职预测等研究。
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、行为科学和数据挖掘等领域的学术研究，如员工离职影响因素分析、离职风险评估等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，用于优化招聘流程、提高员工留存率、改善工作环境等。
决策支持：支持企业管理者制定人才管理策略，预测员工流失，优化人力资源配置，降低运营成本。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解员工离职的影响因素。
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，并为企业提供数据驱动的人力资源管理解决方案。
