员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-rekhashreev
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, 员工分析, 行为分析, 行业分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自企业的人力资源数据，记录了员工的个人信息、工作相关数据以及离职情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为历史员工数据快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推测为企业内部员工数据。
数据维度：数据集包含35个字段，涵盖员工年龄、离职情况、出差频率、日工资、部门、离家距离、教育程度、教育领域、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、薪资涨幅、绩效评分、关系满意度、标准工时、股票期权水平、总工作年限、上次接受培训时长、工作生活平衡、在公司年限、在现职位年限、上次晋升后年限、与现任经理共事年限等。
数据格式：CSV格式，文件名为WA_Fn-UseC_-HR-Employee-Attrition.csv，易于数据分析与建模处理。
来源信息：数据来源于人力资源管理系统，已进行脱敏处理。该数据集适合用于员工离职预测、影响因素分析等研究。
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、行为科学等领域的学术研究，如员工离职原因分析、影响因素建模等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其适用于员工流失预警、人力资源规划、员工满意度提升等方面。
决策支持：支持企业管理层进行人员配置优化、薪酬福利调整等决策，提高员工留存率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和实践员工离职预测模型。
此数据集特别适合用于探索员工离职的影响因素，构建预测模型，帮助企业优化人力资源管理策略，降低离职率，提升组织绩效。
