员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-engkarim1
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, 员工分析, 组织行为学, 数据挖掘, 预测模型, 离职分析
数据概述：
该数据集包含来自人力资源部门的员工信息，记录了员工的个人特征、工作表现和离职情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为某个时间段的静态快照。
地理范围：数据未限定具体地理位置，但由于数据集包含员工的日常工作信息，推测数据来源于企业内部。
数据维度：数据集包含多项员工属性，如年龄、离职情况、出差频率、日薪、部门、离家距离、教育程度、学历、员工数量、员工编号、工作环境满意度、性别、时薪、工作投入度、工作级别、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、是否成年、是否加班、薪资涨幅百分比、绩效评估、关系满意度、标准工时、股票期权水平、总工作年限、去年接受培训次数、工作生活平衡、在公司年限、当前角色年限、上次晋升年限、与现任经理共事年限等。
数据格式：CSV格式，文件名为HR-Employee-Attrition.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于企业内部的人力资源管理系统，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于研究员工离职的影响因素，以及构建预测员工离职的模型。
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、组织行为学、数据挖掘等领域的学术研究，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风险之间的关系等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在员工流失预测、人才管理、员工关系优化等方面。
决策支持：支持企业制定有针对性的员工保留策略，优化人力资源配置，提高员工满意度和生产力。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、人力资源管理等课程的实践案例，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影响员工离职的各种因素，构建预测模型，帮助企业更好地管理和留住员工，从而提高整体运营效率。
