员工离职预测与绩效评估数据集EmployeeAttritionPredictionandPerformanceEvaluation-rowshansiddiki
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, 预测分析, 绩效评估, 员工属性, 离职风险, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的员工信息，记录了与员工离职相关的多种属性，以及员工的绩效表现，用于分析员工离职的影响因素和预测员工离职的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为一段时间内的静态快照。
地理范围：数据集未限定具体地理位置，可以泛化应用于不同国家或地区的职场环境。
数据维度：数据集包含员工的个人信息、工作经历、薪资福利、工作满意度等多个维度的数据，例如：年龄、性别、部门、旅行频率、婚姻状况、加班情况、每日薪资、离家距离、教育程度、学历、员工数量、环境满意度、小时工资、工作投入度、职位级别、工作角色、工作满意度、月收入、工作过的公司数量、薪资涨幅百分比、绩效评分、关系满意度、标准工时、轮班、总工作年限、去年培训次数、工作生活平衡、在公司年限、上次晋升的年限等。
数据格式：CSV格式，包含X_train.csv、y_train.csv、X_test.csv、y_test.csv四个文件，分别对应训练集和测试集的特征数据（X）和标签数据（y），方便进行模型训练和评估。
来源信息：数据集源于企业内部数据，经过匿名化处理，以保护员工隐私。该数据集经过整理和清洗，方便用于数据分析和建模。
该数据集适合用于人力资源管理、员工行为分析、预测建模等领域。
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、数据挖掘等领域的研究，例如分析员工离职的影响因素，预测员工离职的可能性，评估不同因素对员工绩效的影响等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，帮助企业优化员工管理策略，降低员工流失率，提升组织绩效。
决策支持：支持企业在招聘、培训、薪酬福利等方面做出更明智的决策，提高员工满意度和工作效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用预测模型，提升数据分析能力。
此数据集特别适合用于探索员工离职的内在规律，预测员工流失风险，为企业提供数据驱动的决策支持，从而实现优化人力资源管理，提高企业竞争力的目标。
