员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-girishvutukuri
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 行为分析, 机器学习, 预测模型, 员工画像, 数据分析, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的人力资源相关数据，记录了员工的个人信息、工作情况以及离职与否的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，通常被视为一段时间内的静态快照数据。
地理范围：数据未限定地理范围，但根据字段内容推测，可能来源于某个跨国公司或特定行业。
数据维度：数据集包括35个字段，涵盖了员工的年龄、离职情况、出差频率、每日工资、部门、离家距离、教育程度、教育背景、员工编号、环境满意度、性别、每小时工资、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、去年培训时长、工作生活平衡、在公司工作年限、在现任职位工作年限、上次晋升后工作年限、与现任经理共事年限等。
数据格式：CSV格式，文件名为Attrition.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源可能为企业内部数据库或公开的模拟数据集，已进行数据清洗和匿名化处理。
该数据集适合用于员工离职预测、员工画像分析和人力资源管理等研究。
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、行为科学、数据挖掘等领域的学术研究，如离职影响因素分析、员工留存策略研究等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在预测员工流失、优化招聘流程、制定员工福利政策等方面。
决策支持：支持企业管理层进行人才管理决策，优化组织结构和提升员工满意度。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、人力资源管理等课程的案例，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的关键因素，构建预测模型，并为企业提供数据驱动的决策支持，从而降低离职率，提高员工满意度。
