员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-mohamedmamdou22
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源, 离职预测, 员工画像, 机器学习, 行业分析, 数据分析, 职业发展
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的员工信息，记录了员工的基本信息、工作经历、薪资福利、以及是否离职等关键数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内收集的静态员工信息快照。
地理范围：数据未限定具体地理位置，可用于分析不同地区或国家员工的离职情况。
数据维度：数据集包含多个维度，包括员工个人信息（如EmployeeID、FirstName、LastName、Gender、Age、Ethnicity等）、工作相关信息（如Department、JobRole、Salary、YearsAtCompany、YearsInMostRecentRole、OverTime、BusinessTravel等）、以及离职相关信息（Attrition）。
数据格式：CSV格式，文件名为Employee.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于企业内部管理系统或公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于人力资源管理、员工流失预测、以及企业内部人员结构分析。
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、员工行为分析、以及企业组织结构研究等领域的学术研究，例如，分析影响员工离职的关键因素。
行业应用：为人力资源部门提供数据支持，可用于构建员工流失预测模型，优化招聘流程，制定员工保留策略。
决策支持：支持企业管理层制定更有效的员工管理策略，提升员工满意度，降低离职率，优化人力资源配置。
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教学案例，帮助学生和从业者理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的因素，构建预测模型，帮助企业提前预警员工流失风险，优化人力资源管理决策。
