人力资源员工离职预测分析数据集HumanResourcesEmployeeAttritionPredictionAnalysis-praveenmaripeti
数据来源：互联网公开数据
标签：人力资源, 员工离职, 机器学习, 预测模型, 绩效评估, 数据分析, 员工管理, 行业应用
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的人力资源相关数据，记录了员工的个人信息、工作表现、培训经历等，旨在用于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范围，可视为一段时间内的静态数据集合。
地理范围：数据未限定具体地理位置，推测为企业内部员工数据。
数据维度：包括员工ID、部门、地区、教育程度、性别、招聘渠道、培训次数、年龄、上一年度评分、服务年限、关键绩效指标完成情况、是否获得奖励、平均培训得分等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行脱敏处理，适用于员工离职预测模型的构建和评估。
该数据集适合用于人力资源管理、数据科学和机器学习等领域的研究与应用。
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、行为科学等领域的学术研究，如员工离职影响因素分析、离职预测模型构建等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在员工保留、人才管理、招聘策略优化等方面具备实用价值。
决策支持：支持企业管理层制定更有效的员工管理策略，例如提前识别高离职风险员工，从而采取干预措施。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握员工离职预测模型的构建和评估方法。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的因素，构建预测模型，并为企业优化人力资源管理提供数据支持。
