员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-sircarlos
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, 员工画像, 职业发展, 行为分析, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自某公司的人力资源数据，记录了员工的个人信息、工作情况、薪资福利等，以及员工是否离职的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为跨越一定时间段的员工状态快照。
地理范围：数据未限定地理范围，但从数据字段的命名和内容推测，可能源于北美或全球范围内的公司。
数据维度：数据集包括多个维度，涵盖了员工的年龄、离职情况、出差频率、每日工资、部门、离家距离、教育程度、教育领域、员工数量、员工编号、环境满意度、性别、时薪、工作投入度、职位级别、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、是否超过18岁、是否加班、薪资涨幅百分比、绩效评分、关系满意度、标准工时、股票期权水平、总工作年限、去年培训次数、工作生活平衡、在公司年限、目前角色年限、上次晋升年限、与现任经理共事年限以及员工来源等。
数据格式：CSV格式，文件名为IBM HR Data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未明确，但数据经过了整理和匿名化处理。
该数据集适合用于员工离职预测、人力资源分析和行为模式研究。
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、数据挖掘等领域的研究，如离职原因分析、员工留存策略研究等。
行业应用：可为企业提供数据支持，特别是在人才管理、员工招聘、绩效评估等方面。
决策支持：支持企业进行人力资源规划、优化员工福利、制定挽留策略等。
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材料，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探索员工离职的影响因素，帮助用户构建预测模型，优化人力资源管理决策。
