员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-mohsenhadadi
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, 行为分析, 预测模型, 职业发展, 员工满意度, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的员工信息，记录了影响员工离职的关键因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为某一时段内的员工快照数据。
地理范围：数据未限定具体地理位置，可推测为跨国或大型企业内部数据。
数据维度：数据集包括35个字段，涵盖员工的年龄、工作相关经历、薪资、工作环境、工作满意度、个人背景等多个维度，以及核心目标变量“Attrition”（离职情况）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化和匿名化处理。
该数据集适合用于员工离职预测模型构建、影响因素分析、以及人力资源管理策略研究。
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、以及数据挖掘领域的学术研究，例如，探究影响员工离职的关键因素，构建预测模型。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在员工流失预警、人才管理、以及优化招聘流程等方面具备实用价值。
决策支持：支持企业制定更有效的留才策略，提升员工满意度与组织绩效，实现人力资源管理的精细化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、以及人力资源管理相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能，了解员工离职预测模型。
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，帮助企业优化人力资源管理策略，提升员工留存率和组织绩效。
