员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-xjtlu1929631

数据来源：互联网公开数据

标签：员工离职, 人力资源, 行为分析, 机器学习, 预测模型, 组织管理, 数据挖掘, 员工画像

数据概述：该数据集包含来自企业员工的个人信息、工作情况和离职情况的数据，用于分析和预测员工离职的可能性。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横截面数据。地理范围：数据未限制地理范围，通常代表某个企业或组织内部的员工数据。数据维度：数据集包含35个特征，涵盖员工的年龄、工作环境、工作满意度、薪资、工作年限、离职与否等多个方面。核心字段包括“Age”、“Attrition”、“BusinessTravel”、“DailyRate”、“Department”、“DistanceFromHome”、“Education”、“EducationField”、“Gender”、“JobRole”、“MaritalStatus”、“MonthlyIncome”、“OverTime”等。数据格式：CSV格式，包括train.csv（训练集）和test.csv（测试集），便于数据分析和机器学习模型训练。来源信息：数据来源于公开数据集，已进行脱敏处理。该数据集适合用于人力资源管理、员工行为分析、离职预测等领域。

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，如员工离职影响因素分析、离职预测模型构建等。行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，尤其是在员工流失预警、人才管理、招聘策略优化等方面。决策支持：支持企业管理层做出更明智的决策，如优化员工福利、改善工作环境、提高员工留存率。教育和培训：作为数据科学、机器学习、人力资源管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解员工离职的影响因素，并构建预测模型。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，从而帮助企业优化人力资源管理策略，降低员工流失率。