员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-mithunkuamr
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, 组织管理, 数据挖掘
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，旨在用于分析和预测员工离职行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可以视为某个时间点的静态快照。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了员工的多种属性，如工作、生活、个人背景等。
数据维度：数据集包括年龄、离职、出差频率、每日收入、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、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，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开可获取的资源，经过整理和标准化，便于直接使用。
该数据集适合用于员工离职预测、人力资源管理策略分析、以及员工行为模式研究。
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、以及数据挖掘等领域的学术研究，如离职影响因素分析、员工留存策略研究等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在预测员工离职、优化招聘流程、提升员工满意度等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的员工管理策略，优化组织结构，提高员工保留率。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解员工行为与离职的关系。
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，从而帮助企业主动采取措施，降低离职率，提升组织绩效。
