员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-navanathpatil4545

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, 预测分析, 员工属性, 行业分析, 决策支持, 统计分析

数据概述：该数据集包含来自人力资源管理领域的数据，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，通常被视为一个静态快照，反映了特定时间点的人力资源状况。地理范围：数据未明确标注地理位置，但可以推测为某个或某些公司内部的员工数据。数据维度：数据集包含多个维度，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、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、工作级别、职位、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、去年培训次数、工作生活平衡、在公司年限、当前角色年限、上次晋升年限、与现任经理共事年限等。数据格式：CSV格式，文件名为HR-Employee-Attrition.csv，方便数据分析和处理。来源信息：数据来源于人力资源管理相关研究或公开数据集，已进行结构化处理。该数据集适合用于人力资源管理、员工离职预测和相关的数据建模、机器学习等技术应用。

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，例如员工离职影响因素分析、离职预测模型构建等。行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在人才流失预警、员工留存策略制定、招聘流程优化等方面。决策支持：支持企业管理层在人力资源规划、薪酬调整、员工发展等方面做出数据驱动的决策。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辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解员工行为和离职规律。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，并为企业提供优化人力资源管理策略的依据，从而实现降低离职率、提高员工满意度和提升组织绩效的目标。