员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-shivrajguvi
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, 预测分析, 员工属性, 商业智能, 决策树, 结构化数据
数据概述：
该数据集包含来自人力资源管理场景的员工信息，记录了员工的基本属性、工作表现及离职情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集。
地理范围：数据未限定地理位置，可能来自不同国家或地区的组织机构。
数据维度：包括年龄、离职、出差频率、日工资、部门、离家距离、教育程度、教育领域、员工计数、员工编号、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、曾就职公司数、是否成年、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、上次培训时长、工作生活平衡、司龄、当前职位年限、上次晋升年限、与现任经理共事年限等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为 employeecsv，方便数据分析与建模。
来源信息：数据来源未明确，但数据字段和结构符合常见的人力资源数据标准，适用于员工离职预测和相关分析。
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、数据挖掘等领域的学术研究，如员工离职影响因素分析、离职预测模型构建等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在优化招聘流程、改善员工关系、降低离职率等方面具有实际价值。
决策支持：支持企业制定人才管理策略，预测员工离职风险，并采取相应的干预措施。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、商业智能等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解并应用数据分析方法解决实际问题。
此数据集特别适合用于探索员工属性与离职之间的关系，构建预测模型，帮助企业更好地管理人力资源，降低运营成本。
