员工离职预测训练数据集EmployeeAttritionPredictionTrainingDataset-engit100
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 离职预测, 人力资源, 机器学习, 分类, 员工分析, 雇员数据, 模型训练
数据概述：
该数据集包含员工相关数据，记录了员工的ID和是否离职的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，可用于一般性员工离职预测模型。
数据维度：数据集包含两个字段：enrollee_id（员工唯一标识符）和target（目标变量，0代表未离职，1代表已离职）。
数据格式：CSV格式，文件名为sample_submission.csv，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的员工离职预测项目，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于员工离职预测模型的训练与评估。
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、员工行为分析等领域的研究，如离职影响因素分析、预测模型性能评估等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在构建员工流失预警系统、优化招聘流程、制定人才保留策略等方面。
决策支持：支持企业决策者进行人力资源规划，优化员工管理，降低离职率，提升组织稳定性。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的案例，帮助学生和研究人员理解分类问题，掌握模型构建和评估方法。
此数据集特别适合用于构建和评估员工离职预测模型，帮助用户识别高风险离职员工，并采取相应措施。
