员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-amansinghal99

数据来源：互联网公开数据

标签：员工离职, 人力资源, 预测模型, 机器学习, 绩效评估, 文本分析, 组织行为学, 数据挖掘

数据概述：该数据集包含员工相关信息，记录了员工在职期间的绩效、评价、以及最终是否离职的结果。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围，从2016年到2017年。地理范围：数据未明确标明地理位置，可推测为某个或某些企业内部数据。数据维度：数据集包括员工ID、员工编号、公司ID、最后一次评分日期、离职状态（0代表未离职，1代表已离职）、评分、备注文本、支持/反对意见等多个维度。数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）、ratings.csv（评分数据）、remarks.csv（备注数据）、remarks_supp_opp.csv（支持/反对意见备注数据）、baseline_0.csv（基线数据）等多个文件，方便进行数据分析和模型构建。来源信息：数据来源于公开数据集，经过整理和结构化，便于进行数据分析和建模。该数据集适合用于人力资源管理领域的离职预测、员工绩效评估、以及文本分析等相关研究。

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：适用于人力资源管理、组织行为学、以及机器学习等相关领域的学术研究，例如离职风险预测、员工满意度分析、以及影响离职的关键因素研究。行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，尤其是在预测员工流失、优化招聘策略、提高员工留存率等方面。决策支持：支持企业管理者进行人力资源决策，如制定员工福利政策、改善工作环境、以及调整组织结构。教育和培训：作为数据科学、机器学习、以及人力资源管理等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解员工离职预测模型构建和应用。此数据集特别适合用于探索影响员工离职的因素，建立预测模型，并为企业提供数据驱动的决策支持，以降低离职率、提高组织效率。