员工离职预测数据集EmployeeAttritionPrediction-asadullahabduljabbar
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源, 离职预测, 机器学习, 行为分析, 员工满意度, 职业发展, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的人力资源数据，记录了员工的各项属性和离职情况，旨在用于预测员工离职的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的静态数据集合。
地理范围：数据来源于特定企业，未限定具体地理位置，但数据集中包含员工的工作地点、出差频率等信息。
数据维度：数据集包含35个字段，涵盖员工的年龄、工作年限、工作满意度、薪资、部门、出差频率、工作环境满意度、是否超时工作、离职与否等多个维度，用于全面分析员工流失的影响因素。
数据格式：CSV格式，文件名为employee.csv，易于导入和进行数据分析。
来源信息：数据来源于公开的企业人力资源数据库，已经过清洗和标准化处理。
该数据集适合用于研究人力资源管理、员工行为分析和构建离职预测模型。
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、行为科学等领域的学术研究，例如分析影响员工离职的关键因素、评估员工满意度与离职之间的关系等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，可用于构建离职预测模型、优化员工管理策略、降低员工流失率。
决策支持：支持企业制定更有效的招聘、培训和留任计划，优化人力资源配置，降低运营成本。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和人力资源管理相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用离职预测模型。
此数据集特别适合用于探索员工离职的内在规律，并帮助企业实现更精准的员工管理和决策。
