员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-zaynzhu
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, 员工画像, 行为分析, 行业分析, 组织管理
数据概述：
该数据集包含来自企业内部员工的结构化数据，记录了员工的个人信息、工作表现、工作环境等，旨在用于分析和预测员工离职倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一个静态的员工快照。
地理范围：数据未限定特定地理区域，可用于对不同地区或国家的企业进行分析。
数据维度：数据集包括35个字段，涵盖员工的人口统计学特征（年龄、性别、婚姻状况等）、工作相关信息（部门、职位、工作时长、薪资等）、工作满意度与环境因素（工作满意度、环境满意度、工作与生活平衡等），以及离职情况（Attrition）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_data.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：数据来源于企业内部员工信息系统，已进行匿名化处理，确保数据隐私。
该数据集适合用于员工离职预测、员工流失分析、人力资源管理优化等研究。
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，如员工离职影响因素分析、离职风险评估模型构建等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，用于建立员工离职预测模型、优化招聘流程、改善员工福利待遇等。
决策支持：支持企业管理层制定更有效的留才策略，降低员工流失率，提高组织绩效。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、人力资源管理等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员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，从而优化人力资源管理。
