员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-mohamedhamdymady
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源, 离职预测, 机器学习, 组织行为学, 员工分析, 数据建模, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的人力资源数据，记录了员工的个人信息、工作环境、薪资待遇、绩效评估等，旨在用于分析和预测员工离职倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的快照数据。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推断为企业内部员工数据，可能涵盖多个工作地点。
数据维度：数据集包含多个维度，包括员工人口统计学信息（年龄、性别、婚姻状况等）、工作相关信息（部门、职位、工作年限等）、薪资信息（月收入、工资涨幅等）、工作满意度与环境（工作满意度、工作与生活平衡等）、绩效评估（绩效评分等）以及是否离职（Attrition）等。
数据格式：CSV格式，文件名为WA_Fn-UseC_-HR-Employee-Attrition.csv，包含多列结构化数据，便于数据分析和建模。数据已进行预处理，包括对数值型变量的分组处理。
该数据集适合用于研究员工离职的影响因素、构建离职预测模型以及进行人力资源管理策略分析。
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、组织行为学等领域的学术研究，如员工流失影响因素分析、离职风险评估等。
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、人才管理、薪酬优化、员工满意度提升等方面具有实用价值。
决策支持：支持企业制定更有效的员工保留策略、优化招聘流程，以及改善工作环境。
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训素材，帮助学生和研究人员深入理解员工离职相关问题。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的关键因素，构建预测模型，并为企业提供数据驱动的决策支持，以降低员工流失率并提升组织绩效。
