员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-aniru10
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, 机器学习, 预测模型, 离职风险, 统计分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自企业员工的人力资源数据，记录了员工的个人属性、工作情况以及离职与否的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的静态数据快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但根据字段内容推测为跨国企业。
数据维度：包括年龄、离职情况、出差频率、日均收入、部门、离家距离、教育程度、学历、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、总工龄、去年培训次数、工作生活平衡、在公司年限、在现职位年限、上次晋升至今年限、与现任经理共事年限等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为employee_attrition.csv，易于数据分析和模型构建。
该数据集适合用于分析员工离职的影响因素、构建离职预测模型以及优化人力资源管理策略。
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、行为科学等领域的研究，例如分析影响员工离职的关键因素、探索员工离职与工作满意度的关系等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，例如构建离职预警系统、优化招聘流程、制定员工保留策略等。
决策支持：支持企业管理层进行人力资源决策，例如评估员工福利政策的有效性、优化组织结构、提升员工满意度等。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握数据分析方法，理解员工行为模式。
此数据集特别适合用于预测员工离职的可能性，识别高风险离职员工，并制定有针对性的干预措施，从而降低离职率，提高企业运营效率。
