员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-crazylight
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, 员工行为, 数据分析, 行业洞察, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自人力资源管理领域的数据，记录了与员工离职相关的各项指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态员工属性快照。
地理范围：数据未明确地域限制，通常代表了通用的人力资源管理场景。
数据维度：包括user_id（用户ID），以及Age（年龄），BusinessTravel（出差频率），DailyRate（日工资），Department（部门），DistanceFromHome（离家距离），Education（学历），EducationField（教育领域），EmployeeCount（员工计数），EmployeeNumber（员工编号），EnvironmentSatisfaction（环境满意度），Gender（性别），HourlyRate（时薪），JobInvolvement（工作投入度），JobLevel（职位级别），JobRole（职位），JobSatisfaction（工作满意度），MaritalStatus（婚姻状况），MonthlyIncome（月收入），MonthlyRate（月费率），NumCompaniesWorked（曾就职公司数量），Over18（是否成年），OverTime（是否加班），PercentSalaryHike（薪资提升百分比），PerformanceRating（绩效评分），RelationshipSatisfaction（关系满意度），StandardHours（标准工时），StockOptionLevel（股票期权水平），TotalWorkingYears（总工作年限），TrainingTimesLastYear（去年培训次数），WorkLifeBalance（工作生活平衡），YearsAtCompany（在职年限），YearsInCurrentRole（现职位年限），YearsSinceLastPromotion（上次晋升年限），YearsWithCurrManager（现任经理共事年限）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含traincsv, testcsv, samplecsv三个文件，便于数据分析和建模。
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、行为科学与机器学习交叉领域的学术研究，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，特别是在人才管理、员工留存、组织优化等方面。
决策支持：支持企业进行人员配置优化、薪酬福利调整、员工关系管理等方面的决策。
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数据，帮助学生和研究人员深入理解员工行为与离职预测。
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，帮助企业主动采取措施，降低离职率，优化人力资源管理策略。
