员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-firmanhasibuan1

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, 员工分析, 职场, 数据挖掘, 行为分析

数据概述：该数据集包含来自人力资源管理领域的数据，记录了员工的个人信息、工作情况和离职情况，主要用于预测员工是否会离职。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内的静态数据集合。地理范围：数据未限定具体地理位置，可以代表不同地区或国家的企业员工。数据维度：数据集包括多个维度，涵盖员工的年龄、工作地点、每日工资、部门、教育程度、性别、工作时长、工作满意度、婚姻状况、月收入、是否加班、薪资涨幅、绩效评估、工作关系满意度、股票期权、总工作年限、培训次数、工作生活平衡、在职年限、当前职位年限、上次晋升年限和与现任经理共事年限等。数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集），test.csv（测试集），WA_Fn-UseC_-HR-Employee-Attrition.csv（原始数据集），sample_submission.csv（提交样例）。来源信息：数据来源于公开数据集，通常用于机器学习模型的训练和评估，以及人力资源分析。该数据集适合用于员工离职预测、员工行为分析、人力资源管理优化等领域。

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，如员工离职预测模型构建、影响离职因素分析、员工留存策略研究等。行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在人才管理、员工招聘、员工关系维护、薪酬管理等方面。决策支持：支持企业制定更有效的员工留存计划，优化人力资源配置，降低离职率，提高组织绩效。教育和培训：作为数据科学、机器学习和人力资源管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解员工离职的影响因素和预测方法。此数据集特别适合用于探索影响员工离职的各种因素，构建预测模型，帮助企业更好地管理员工，提高组织效率。