员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-saileshpanda

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, 员工分析, 薪资, 职业发展, 数据挖掘

数据概述：该数据集包含来自企业内部的人力资源数据，记录了员工的基本信息、薪资、绩效以及离职相关情况。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注具体时间，但包含员工入职和离职日期，可推断为一段时间内的历史数据。地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含“City”字段，可能代表不同城市或地区。数据维度：数据集包括多个关键字段，如“MMM-YY”（月份），“Emp_ID”（员工编号），“Age”（年龄），“Gender”（性别），“City”（城市），“Education_Level”（教育水平），“Salary”（薪资），“Dateofjoining”（入职日期），“LastWorkingDate”（离职日期），“Joining Designation”（入职职称），“Designation”（当前职称），“Total Business Value”（总业务价值），“Quarterly Rating”（季度评分）以及“Target”（离职与否）。数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train_MpHjUjU.csv（训练集，包含目标变量）、test_hXY9mYw.csv（测试集，不包含目标变量）和sample_submission_znWiLZ4.csv（提交样例）。

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、员工行为分析等领域的学术研究，如离职影响因素分析、离职预测模型构建等。行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在优化招聘流程、提升员工留存率、改善员工关系等方面有重要价值。决策支持：支持企业制定更有效的员工管理策略，例如针对高离职风险员工的干预措施，以及优化薪酬福利体系。教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用预测建模技术。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，并为企业提供数据驱动的决策支持，以改善员工留存率和提高组织绩效。