员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-harshitpandeyjihu
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源, 离职预测, 机器学习, 员工数据, 职业发展, 统计分析, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自某公司的人力资源数据，记录了员工的个人信息、工作表现、工作环境等，用于分析和预测员工离职的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但根据字段内容推测为某跨国公司。
数据维度：数据集包括年龄、离职与否、出差频率、日工资、部门、离家距离、教育程度、教育背景、员工数量、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、工作过的公司数量、是否超过18岁、是否加班、薪水提升百分比、绩效评分、关系满意度、标准工时、股票期权级别、总工作年限、去年培训时长、工作生活平衡、在公司年限、目前角色年限、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HR-Employee-Attrition.csv，便于数据分析和模型构建。
该数据集适用于员工离职风险评估、人力资源管理策略优化等。
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，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，尤其在员工保留、人才管理、薪酬福利优化等方面具有实用价值。
决策支持：支持企业制定更有效的员工管理策略，降低离职率，提高员工满意度和生产力。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解员工行为和离职因素。
此数据集特别适合用于探索员工离职的内在规律，构建预测模型，帮助企业实现人才管理目标。
