员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-ashrakatsaeed
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, 员工分析, 行为分析, 数据挖掘, 职业发展
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、工作情况以及离职与否的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时间点的静态快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可泛化应用于不同国家或地区的企业。
数据维度：数据集包括35个字段，涵盖员工的年龄、工作环境、工作满意度、薪资、工作年限、晋升情况、离职倾向等多个方面。
数据格式：CSV格式，文件名为Attrition.csv，易于数据导入、分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle数据集，已进行脱敏处理，确保数据隐私。
该数据集适合用于员工离职预测、人力资源管理分析以及人员流失原因研究。
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、行为科学等领域的学术研究，例如员工离职影响因素分析、离职风险评估模型构建等。
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警、人才管理、员工关系优化等方面。
决策支持：支持企业制定人力资源策略，如改善工作环境、提升员工满意度、优化薪酬福利等，以降低离职率。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析、机器学习等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解员工离职的影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索员工属性与离职之间的关联性，以及构建预测模型，从而帮助企业更好地管理员工、降低离职率，并提升组织绩效。
