员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-alhassanabdelglil
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, 职业发展, 数据分析, 决策支持
数据概述：
该数据集包含来自公司内部员工的结构化数据，记录了员工的基本信息、工作表现、工作环境以及离职情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为静态数据集，反映了员工在特定时间点的状态。
地理范围：数据未明确标明具体地理位置，但可推测为某个企业或组织内部的数据。
数据维度：数据集包括30多个字段，涵盖了年龄、离职情况（Attrition）、出差频率（BusinessTravel）、每日工资（DailyRate）、部门（Department）、离家距离（DistanceFromHome）、教育程度（Education）、教育领域（EducationField）、员工数量（EmployeeCount）、员工编号（EmployeeNumber）、环境满意度（EnvironmentSatisfaction）、性别（Gender）、时薪（HourlyRate）、工作投入度（JobInvolvement）、职位级别（JobLevel）、职位角色（JobRole）、工作满意度（JobSatisfaction）、婚姻状况（MaritalStatus）、月收入（MonthlyIncome）、月费率（MonthlyRate）、工作过的公司数量（NumCompaniesWorked）、加班情况（OverTime）、薪资涨幅百分比（PercentSalaryHike）、绩效评分（PerformanceRating）、关系满意度（RelationshipSatisfaction）、股票期权水平（StockOptionLevel）、总工作年限（TotalWorkingYears）、去年培训时长（TrainingTimesLastYear）、工作生活平衡（WorkLifeBalance）、在公司年限（YearsAtCompany）、当前角色年限（YearsInCurrentRole）、上次晋升后年限（YearsSinceLastPromotion）、与现任经理共事年限（YearsWithCurrManager）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Dataset_for_Classification.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过整理和结构化，适合用于分类和预测任务。
该数据集适合用于人力资源分析、员工离职预测、以及探索影响员工离职的关键因素。
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、行为科学等领域的学术研究，例如探索影响员工离职的关键因素、构建员工流失预测模型等。
行业应用：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、招聘策略优化、员工关系管理等方面。
决策支持：支持企业管理者制定更有效的留才策略，优化组织结构，提高员工满意度，提升整体绩效。
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实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于构建预测模型，识别高离职风险的员工，并探索影响员工离职的潜在因素，从而帮助企业优化人力资源管理决策，降低离职率，提高组织稳定性。
