员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-abhishekbanaj
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源分析, 离职预测, 机器学习, 员工画像, 组织行为学, 数据挖掘, 决策支持
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的人力资源数据，记录了员工的个人信息、工作情况、薪资福利、以及是否离职等关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为对员工在一段时间内的静态快照。
地理范围：数据未限定地理位置，理论上适用于任何有员工离职管理需求的企业。
数据维度：数据集包含了35个字段，涵盖了员工的年龄、离职情况（Attrition）、出差频率（BusinessTravel）、每日工作时长（DailyRate）、部门（Department）、居住地距离（DistanceFromHome）、教育程度（Education）、教育背景（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）、是否年满18岁（Over18）、是否加班（OverTime）、薪资涨幅百分比（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）、在公司年限（YearsAtCompany）、现岗位年限（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HR_employee.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过整理和匿名化处理，用于学术研究和模型训练。该数据集适用于员工流失预测、组织行为分析等研究。
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、组织行为学、机器学习等领域的研究，例如员工离职原因分析、离职风险预测、员工画像构建等。
行业应用：可以为企业提供数据支持，尤其在人力资源管理、人才招聘、员工关系维护等方面。
决策支持：帮助企业制定更有效的员工保留策略，优化人力资源配置，降低离职率，提高组织效率。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解员工行为和离职影响因素。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的关键因素，建立预测模型，从而帮助企业提前干预，改善员工体验，实现人力资源管理的精细化和智能化。
