IBM员工离职预测数据集-shaiktahir
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职，人力资源，数据集，机器学习，预测分析，企业管理，员工关系，行为分析
数据概述： 该数据集包含来自IBM公司的人力资源数据，记录了员工的个人信息，工作经历，薪资福利，绩效评估等，以及员工是否离职的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为一段时间内的员工信息。
地理范围：数据主要涵盖IBM公司及其全球范围内的员工。
数据维度：数据集包括员工的年龄，性别，教育程度，工作部门，工作角色，工作年限，薪资水平，绩效评估，工作满意度，环境满意度，工作与生活的平衡度，加班情况，离职原因等。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行匿名化和清洗处理。
该数据集适合用于人力资源分析，员工离职预测，机器学习建模等领域，特别是在预测员工流失，优化人力资源管理等方面具有重要价值。
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，离职原因分析等研究，如分析影响员工离职的关键因素，预测员工离职概率等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在员工流失预警，人才招聘与保留，员工关系管理等方面。
决策支持：支持人力资源决策制定，帮助企业制定更有效的员工管理策略，降低离职率，提升员工满意度。
教育和培训：作为人力资源管理，数据分析及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解员工离职预测，影响因素分析等技术。
此数据集特别适合用于探索员工离职的影响因素，帮助用户实现员工离职风险预测，优化人力资源管理策略等目标，为企业的人力资源管理提供数据支持。
