员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-mikailachmad
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 组织行为学, 机器学习, 离职预测, 人力资源, 数据分析, 职业发展, 决策支持
数据概述：
该数据集包含来自企业员工的结构化数据，记录了员工的个人信息、工作相关特征以及是否离职的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的静态快照。
地理范围：数据未明确标注，但可推测为企业内部员工数据。
数据维度：数据集包含35个字段，包括员工的年龄、出差频率、每日工作时长、部门、离家距离、教育程度、学历、员工数量、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、在现职位年限、上次晋升至今年限、与现任经理共事年限以及是否离职（Attrition）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Train.csv，易于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于企业内部员工数据，经过了匿名化处理，以保护员工隐私。
该数据集适合用于员工离职预测、影响因素分析以及人力资源管理相关研究。
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：适用于组织行为学、人力资源管理等领域的学术研究，例如离职影响因素分析、员工满意度与离职意愿关系研究等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，用于建立离职预测模型、优化招聘策略、提升员工留存率等。
决策支持：支持企业管理层进行人才管理决策，例如识别高风险离职员工、制定针对性的激励措施等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用机器学习算法解决实际问题。
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，帮助企业优化人力资源管理策略，降低员工流失率，提升组织效益。
