员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-mohamedmahmoud153
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, 预测分析, 员工数据, 离职预测, 组织行为学, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自某公司的人力资源数据，记录了员工的基本信息、工作表现、薪资福利、工作环境等，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：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的静态快照。
地理范围：数据来源于某公司，未明确标注具体地理位置，但可推测为该公司运营所在地。
数据维度：数据集包含35个字段，涵盖员工年龄、离职情况、出差频率、日工资、部门、家庭距离、教育程度、学历领域、员工编号、环境满意度、性别、小时工资、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、绩效评估、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、在现岗位年限、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WA_Fn-UseC_-HR-Employee-Attrition.csv，易于数据分析和模型构建。
数据来源于人力资源管理相关数据，已进行匿名化处理，确保数据隐私。该数据集特别适合用于员工离职预测、影响因素分析以及人力资源管理策略优化。
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、组织行为学等领域的学术研究，例如离职影响因素分析、员工满意度与离职率关系研究等。
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、人才管理、薪酬福利优化等方面具备实用性。
决策支持：支持企业制定更有效的人力资源策略，例如改善工作环境、提高员工留存率、优化招聘流程等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、人力资源管理等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解员工离职相关的关键因素。
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，从而帮助企业实现更有效的人力资源管理，降低员工流失率，提高组织绩效。
