员工离职预测与工作环境分析数据集EmployeeAttritionPredictionandWorkEnvironmentAnalysis-arnoutverboven
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, 工作环境, 薪资福利, 行为分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含员工个人信息、工作环境因素以及离职情况的数据，旨在用于员工离职预测和相关因素分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但根据字段信息推测，可能来源于特定企业或组织。
数据维度：数据集包含多项特征，涵盖员工的年龄、工作年限、薪资、工作环境满意度、工作投入度、晋升情况、培训次数、部门、教育水平、出差频率等，以及最终的离职与否（Attrition）标签。
数据格式：CSV格式，文件名为datacsv，方便进行数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Arnoutverboven-preproc，数据已进行预处理，便于直接进行分析。
该数据集适合用于人力资源管理、数据分析和机器学习领域的研究。
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、行为科学和数据挖掘等领域的学术研究，例如，研究影响员工离职的关键因素，构建预测模型等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，用于预测员工离职风险，优化员工管理策略，提高员工留存率。
决策支持：支持企业制定更合理的薪酬福利政策、改善工作环境、优化员工培训计划，从而提高员工满意度和工作效率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和人力资源管理课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解员工离职的影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索员工离职的影响因素，构建预测模型，并为企业提供数据驱动的决策支持，以优化人力资源管理，提升组织绩效。
