员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-naddamuhhamed
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, 员工行为, 职业发展, 数据分析, 员工管理
数据概述：
该数据集包含来自公司内部员工的结构化数据，记录了员工的个人信息、工作相关情况以及离职情况，用于研究和预测员工离职的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态的员工快照数据集。
地理范围：数据未限定具体地理位置，但可以推断为某个公司的内部数据。
数据维度：数据集包括35个字段，涵盖年龄、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、是否超过18岁、是否加班、薪水涨幅百分比、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、在职年限、目前职位年限、上次晋升后年限、与现任经理共事年限等。
数据格式：CSV格式，文件名为Attrition.csv，方便数据分析和建模。
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模型的构建。
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、员工行为分析等领域的学术研究，如员工离职影响因素分析、离职风险评估模型构建等。
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、人才保留策略制定、人力资源规划等方面具有实用价值。
决策支持：支持企业管理者进行员工管理决策，优化薪酬福利体系、改善工作环境、提升员工满意度。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析、机器学习等相关课程的案例分析素材，帮助学生和研究人员理解员工离职的影响因素和预测方法。
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，帮助企业降低员工流失率，提升组织稳定性和效率。
