员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-rowshansiddiki
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, 员工行为, 组织管理, 数据挖掘, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自企业内部员工的结构化数据，记录了员工的基本信息、工作表现、薪资待遇、工作环境等，用于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，可视为特定时间点的数据快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，适用于具有类似组织结构的全球企业。
数据维度：数据集包含多个特征，如员工基本信息、工作相关信息、薪资信息、工作环境满意度等，具体字段包括：BusinessTravel_Travel_Frequently（商务旅行频率）、Department_Maternity（部门：产科）、Department_Neurology（部门：神经科）、Gender_Male（性别：男）、MaritalStatus_Married（婚姻状况：已婚）、MaritalStatus_Single（婚姻状况：单身）、OverTime_Yes（是否加班）、Age（年龄）、DailyRate（每日费用）、DistanceFromHome（离家距离）、Education（教育程度）、EducationField（教育领域）、EmployeeCount（员工计数）、EnvironmentSatisfaction（环境满意度）、HourlyRate（时薪）、JobInvolvement（工作投入度）、JobLevel（职位级别）、JobRole（职位角色）、JobSatisfaction（工作满意度）、MonthlyRate（月收入）、NumCompaniesWorked（曾就职公司数量）、PercentSalaryHike（薪资涨幅）、PerformanceRating（绩效评分）、RelationshipSatisfaction（关系满意度）、StandardHours（标准工时）、Shift（班次）、TotalWorkingYears（总工作年限）、TrainingTimesLastYear（去年培训次数）、WorkLifeBalance（工作生活平衡）、YearsAtCompany（在公司年数）、YearsSinceLastPromotion（上次晋升年限）。
数据格式：CSV格式，包含X_train.csv、y_train.csv、X_test.csv、y_test.csv四个文件，分别对应训练集特征、训练集标签、测试集特征、测试集标签，便于模型训练与评估。
来源信息：数据集来源于公开的数据集，经过了预处理，适用于机器学习模型的训练。
该数据集适合用于人力资源分析、员工流失预测和相关研究。
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、组织行为学等领域的研究，例如员工离职影响因素分析、离职风险预测模型构建等。
行业应用：为企业提供数据支持，尤其是在人力资源管理、员工关系管理、人才招聘等领域，帮助企业降低员工流失率、提高员工满意度。
决策支持：支持企业制定更有效的员工保留策略、优化薪酬福利体系、改善工作环境，从而提升整体绩效。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、人力资源管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员了解员工离职预测的应用。
此数据集特别适合用于构建员工离职预测模型，帮助企业识别高风险员工，并采取相应的干预措施，从而优化人力资源管理决策。
