员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-sandipshendage2210
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 员工分析, 机器学习, 预测模型, 行为分析, 数据挖掘, 员工画像
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的人力资源数据，记录了员工的各项属性和离职情况，用于分析和预测员工离职倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定具体地理位置，可能来源于多家企业，代表了不同行业和文化背景下的员工数据。
数据维度：数据集包括35个字段，涵盖年龄、离职情况、出差频率、日均收入、部门、离家距离、教育程度、学历、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、是否超时工作、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、在现任职位年限、上次晋升后年限、与现任经理共事年限等。
数据格式：CSV格式，文件名为HR-Employee-Attrition.csv，便于数据分析和模型构建。
数据来源：数据集可能来源于公开的HR数据集或模拟生成，已进行数据清洗和匿名化处理。
该数据集适合用于人力资源管理、员工行为分析和离职预测等领域的研究与应用。
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、组织行为学等领域的学术研究，如离职影响因素分析、员工画像构建、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，尤其适用于人才管理、员工保留策略制定、招聘优化等。
决策支持：支持企业进行员工流失预警、优化薪酬福利、改善工作环境等方面的决策制定。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析与机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解员工离职相关因素。
此数据集特别适合用于探索员工离职的影响因素，建立预测模型，从而帮助企业降低员工流失率，提升组织绩效。
