员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-imohamedimran
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 预测模型, 机器学习, 职业发展, 员工满意度, 数据分析, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自人力资源领域的数据，记录了员工的个人信息、工作表现和离职情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但通常代表一段时间内的员工状态快照。
地理范围：数据未限定具体地理范围，可能来源于任何有员工管理制度的企业。
数据维度：包括年龄、离职情况（Attrition）、出差频率（BusinessTravel）、日工资（DailyRate）、部门（Department）、离家距离（DistanceFromHome）、教育程度（Education）、教育领域（EducationField）、员工数量（EmployeeCount）、员工编号（EmployeeNumber）、环境满意度（EnvironmentSatisfaction）、性别（Gender）、时薪（HourlyRate）、工作投入度（JobInvolvement）、职位级别（JobLevel）、职位角色（JobRole）、工作满意度（JobSatisfaction）、婚姻状况（MaritalStatus）、月收入（MonthlyIncome）、月费率（MonthlyRate）、工作过的公司数量（NumCompaniesWorked）、是否成年（Over18）、是否加班（OverTime）、薪水涨幅百分比（PercentSalaryHike）、绩效评分（PerformanceRating）、关系满意度（RelationshipSatisfaction）、标准工时（StandardHours）、股票期权水平（StockOptionLevel）、总工作年限（TotalWorkingYears）、去年培训次数（TrainingTimesLastYear）、工作生活平衡（WorkLifeBalance）、在公司年限（YearsAtCompany）、在现职位年限（YearsInCurrentRole）、上次晋升至今年限（YearsSinceLastPromotion）、与现任经理共事年限（YearsWithCurrManager）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为HR-Employee-Attrition.csv，便于数据处理和分析。数据已进行初步整理，可以直接用于建模。
该数据集适合用于员工离职预测、影响因素分析和人力资源管理研究。
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、行为科学等领域的研究，如员工离职影响因素分析、离职风险预测模型的构建等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，用于优化招聘流程、提升员工满意度、降低离职率等。
决策支持：支持企业制定更有效的员工管理策略，提升组织绩效。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉真实业务场景。
此数据集特别适合用于探索员工属性与离职行为之间的关系，帮助用户构建预测模型，从而优化人力资源管理决策，降低企业运营成本。
