员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-amrsaid1233
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, 员工分析, 预测模型, 行为分析, 工作满意度, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自企业的员工相关信息，记录了员工的个人背景、工作情况、薪资福利等，用于分析和预测员工离职倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时间点的静态快照。
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一般性企业员工数据。
数据维度：数据集包含35个字段，涵盖员工的年龄、离职情况、出差频率、每日收入、部门、离家距离、教育程度、教育领域、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、加班情况、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、当前职位年限、上次晋升至今年限、与现任经理共事年限等。
数据格式：CSV格式，文件名为Attrition.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于企业内部或公开的招聘数据，经过匿名化处理。该数据集适合用于员工离职预测、人力资源管理分析和员工行为研究。
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、数据挖掘等领域的学术研究，例如员工离职影响因素分析、离职风险预测模型的构建等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其是在员工流失预警、人才管理、薪酬优化等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的员工保留策略，优化组织结构和管理流程。
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，建立预测模型，从而帮助企业降低员工流失率，提高组织效率。
