员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-mennaelsayed1
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, 行为分析, 组织管理, 数据挖掘, 决策支持
数据概述：
该数据集包含员工的个人信息、工作相关数据以及离职情况，用于研究和预测员工离职行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可以视为一段时间内的静态数据集合。
地理范围：数据未限定地理范围，可能包含来自不同地区或公司的员工信息。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括但不限于：年龄（Age），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），每小时工资（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），是否超过18岁（Over18），是否加班（OverTime），薪资提升百分比（PercentSalaryHike），绩效评分（PerformanceRating），关系满意度（RelationshipSatisfaction），标准工时（StandardHours），股票期权水平（StockOptionLevel），总工作年限（TotalWorkingYears），去年培训次数（TrainingTimesLastYear），工作生活平衡（WorkLifeBalance），在公司年数（YearsAtCompany），在现岗位年数（YearsInCurrentRole），上次晋升至今年数（YearsSinceLastPromotion），与现任经理共事年数（YearsWithCurrManager）。
数据格式：CSV格式，文件名为employeecsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于开源数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于员工离职预测、人力资源管理分析和员工行为研究。
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、行为科学等领域的学术研究，例如员工离职的影响因素分析、预测模型构建等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，用于预测员工流失风险、优化招聘策略、改善员工关系等。
决策支持：支持企业制定更有效的员工管理政策，提高员工保留率，降低人力成本。
教育和培训：作为人力资源管理、数据科学等相关课程的教学案例，帮助学生理解员工行为和预测模型。
此数据集特别适合用于构建员工离职预测模型，并通过分析影响离职的关键因素，帮助企业制定针对性的干预措施，提升员工满意度和组织绩效。
