员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-piyushchaskar
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源, 机器学习, 预测分析, 员工画像, 组织行为学, 数据挖掘, 职业发展
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、工作经历和离职情况，用于预测员工是否会离职。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的静态数据集合。
地理范围：数据来源于企业内部，未明确具体地理位置，但可推测为企业运营所在区域。
数据维度：数据集包括员工的年龄、离职情况、出差频率、每日工资、部门、离家距离、教育程度、学历领域、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、在公司年限、目前角色年限、上次晋升后的年限、目前经理年限等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Picsv，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于员工离职预测、人力资源管理优化和员工行为分析。
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、组织行为学等领域的学术研究，如员工离职影响因素分析、离职风险预测模型构建等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在人才招聘、员工保留、薪酬管理和绩效评估等方面。
决策支持：支持企业管理层制定相关决策，优化人力资源配置，降低员工流失率。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解员工离职的影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索员工个人特征、工作环境与离职之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化人力资源管理策略，降低企业的人力成本。
