员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-rahmamostafafahmy
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, 企业管理, 行为分析, 统计分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自IBM公司的人力资源数据，记录了员工的个人信息、工作情况以及离职情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为历史数据，用于训练和评估模型。
地理范围：数据来源于IBM公司，未明确指出具体地理位置，但可推断为全球范围内的员工数据。
数据维度：数据集包含多个维度，涵盖员工的年龄、工作地点、部门、教育程度、工作满意度、薪资水平、工作时长、晋升情况、离职情况（Attrition，Yes/No）等。
数据格式：CSV格式，文件名为WA_Fn-UseC_-HR-Employee-Attrition (1).csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle，是公开的员工离职预测数据集，经过清洗和整理，适用于机器学习模型训练。
该数据集适合用于员工离职预测、人才管理和人力资源策略研究。
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、行为科学等领域的学术研究，例如员工离职影响因素分析、离职风险评估模型构建等。
行业应用：为企业提供数据支持，特别是人力资源部门，用于预测员工离职、优化招聘流程、改善员工满意度等。
决策支持：支持企业制定人才保留策略、优化组织结构、提高员工生产力。
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理解员工流失预测的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索员工离职的影响因素，构建预测模型，帮助企业主动采取措施，降低员工流失率。
