人力资源分析员工流失预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：人力资源,员工流失,预测,企业管理,数据分析,机器学习,员工关系,组织行为
数据概述：
本数据集旨在帮助分析组织内部的人力资源数据，特别是关于员工流失（Attrition）的预测。数据集中包含了与员工相关的各种属性，旨在帮助人力资源部门识别数据中的人员相关趋势，并通过采取适当措施来维持组织的平稳运行和盈利。数据集的主要目标是利用机器学习模型预测潜在的员工流失案例，从而使人力资源部门能够采取必要的措施来留住员工。
数据包含了经过清洗和预处理的员工相关数据，包括：
数据清洗：
删除了冗余的列。
重命名了列。
去除了重复数据。
清洗了单个列中的数据。
移除了数据集中的NaN值。
进行了其他数据转换。
数据可视化：
绘制了所有数值变量的相关性图。
分析了与加班（Overtime）、婚姻状况（Marital Status）、工作角色（Job Role）、性别（Gender）、教育背景（Education Field）、部门（Department）、出差频率（Business Travel）、年龄（Age）、总工作年限（Total Working Years）、教育水平（Education Level）、曾工作过的公司数量（Number of Companies Worked）以及离家距离（Distance from Home）等变量相关的分析。
数据用途概述：
该数据集适用于人力资源分析、员工流失预测、组织行为研究、以及机器学习模型的训练和评估等多种场景。它可以被用于：
预测员工流失：构建预测模型，识别可能离职的员工，以便人力资源部门采取干预措施。
分析影响因素：探索影响员工流失的关键因素，如工作满意度、工作环境、薪资福利等。
优化人力资源策略：基于数据分析结果，优化招聘、培训、晋升、薪酬等各项人力资源策略，提高员工满意度和留存率。
评估干预措施：评估人力资源部门采取的各项措施对员工流失率的影响。
教育和研究：为学术研究和教学提供数据支持，帮助学生和研究人员了解人力资源管理和数据分析的应用。
