员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-prashudas
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, 预测模型, 职业发展, 数据分析, 员工管理, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的员工信息，记录了与员工离职相关的各种属性。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员工快照。
地理范围：数据未限定具体地区，可能来源于某个或多个企业。
数据维度：数据集包括员工的年龄、离职情况、出差频率、部门、离家距离、教育程度、学历、员工数量、性别、职位级别、工作角色、婚姻状况、月收入、工作过的公司数量、是否成年、薪资涨幅、标准工时、股票期权水平、总工作年限、去年培训时长、在职年限、上次晋升年限、与现任经理共事年限、环境满意度、工作满意度、工作生活平衡、工作投入度、绩效评估等。
数据格式：CSV 格式，文件名为 Attrition data.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于企业内部员工信息记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于员工离职预测、人力资源管理分析以及探索员工行为与工作环境之间的关系。
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，如离职影响因素分析、员工满意度与绩效关系研究等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其是在人才流失预警、员工关系管理、招聘策略优化等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的员工管理策略、提升员工保留率和优化组织结构。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解员工离职的影响因素。
此数据集特别适合用于构建员工离职预测模型，分析影响离职的关键因素，并为企业提供数据驱动的决策支持，以改善员工保留率和组织绩效。
