员工离职预测数据集EmployeeAttritionPrediction-javeriaferoz
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, 统计分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自某公司的人力资源数据，记录了员工的基本信息、工作表现、工作环境等多个维度，用于预测员工离职倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为历史员工信息快照。
地理范围：数据来源未明确，但数据集涵盖了员工的个人信息、工作经历、薪资待遇、工作满意度等多个维度，可以推测数据来源于某个公司内部。
数据维度：数据集包括35个特征，涵盖年龄、离职与否、出差频率、每日收入、部门、离家距离、教育程度、教育背景、员工数量、员工编号、工作环境满意度、性别、时薪、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、是否加班、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、在职年限、目前角色年限、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WA_Fn-UseC_-HR-Employee-Attrition.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于员工离职预测、影响因素分析、人力资源管理策略优化等研究。
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，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：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在员工流失预警、人才招聘与保留、薪酬体系优化等方面具有实用价值。
决策支持：支持企业管理者制定更有效的人力资源策略，提升员工满意度，降低离职率。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析、机器学习等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
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，为企业提供数据驱动的决策支持，从而优化人力资源管理策略，提升企业运营效率。
