IBM员工离职预测数据集IBMEmployeeAttritionPredictionDataset-dgokeeffe

IBM员工离职预测数据集IBMEmployeeAttritionPredictionDataset-dgokeeffe

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, 员工画像, 组织行为, 统计分析, 数据挖掘

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、工作相关因素以及离职情况。主要特征如下: 时间跨度:数据未明确时间范围,通常被视为历史员工数据快照。 地理范围:数据可能来自IBM公司全球范围内的员工。 数据维度:数据集包含多个维度,包括但不限于:年龄(Age)、离职情况(Attrition)、出差频率(BusinessTravel)、日工资(DailyRate)、部门(Department)、离家距离(DistanceFromHome)、教育程度(Education)、教育背景(EducationField)、员工编号(EmployeeNumber)、环境满意度(EnvironmentSatisfaction)、性别(Gender)、时薪(HourlyRate)、工作投入度(JobInvolvement)、职位级别(JobLevel)、工作角色(JobRole)、工作满意度(JobSatisfaction)、婚姻状况(MaritalStatus)、月收入(MonthlyIncome)、月费率(MonthlyRate)、工作过的公司数量(NumCompaniesWorked)、是否超过18岁(Over18)、是否加班(OverTime)、薪资提升百分比(PercentSalaryHike)、绩效评分(PerformanceRating)、关系满意度(RelationshipSatisfaction)、标准工时(StandardHours)、股票期权水平(StockOptionLevel)、总工作年限(TotalWorkingYears)、去年培训次数(TrainingTimesLastYear)、工作生活平衡(WorkLifeBalance)、在公司年限(YearsAtCompany)、当前职位年限(YearsInCurrentRole)、上次晋升至今年限(YearsSinceLastPromotion)、与现任经理共事年限(YearsWithCurrManager)等。 数据格式:CSV格式,文件名为IBM HR Datacsv,便于数据分析和建模。 数据来源:数据来源于IBM公司内部或公开的人力资源数据集,已经过脱敏处理。 该数据集适合用于员工离职预测、人力资源分析和组织行为研究。

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、组织行为学、机器学习等领域的学术研究,如员工离职原因分析、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,尤其在人才管理、招聘优化、员工关系维护等方面。 决策支持:支持企业制定更有效的员工保留策略、优化人力资源配置,降低离职率和相关成本。 教育和培训:作为人力资源管理、数据分析等课程的实训材料,帮助学生和研究人员理解员工离职的影响因素。 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,帮助企业提前识别高离职风险员工,从而采取相应的干预措施。

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数据与资源

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版本 1.0
最后更新 五月 1, 2025, 05:01 (UTC)
创建于 五月 1, 2025, 05:01 (UTC)
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