人力资源员工离职预测数据集HREmployeeAttritionDataset-usman136
数据来源：互联网公开数据
标签：人力资源管理，员工离职，数据集，机器学习，预测分析，人力资源，数据挖掘，员工保留
数据概述： 该数据集包含来自人力资源部门的数据，记录了员工离职的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2011年到2015年。
地理范围：数据覆盖了多个公司，涉及不同行业和地区。
数据维度：数据集包括员工的基本信息（如年龄，性别，婚姻状况），工作信息（如部门，职位，工作年限），薪资信息（如月收入，奖金，股息），工作满意度（如工作环境，工作与生活平衡，晋升机会）等变量。还包括员工是否离职的标签信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的人力资源研究和分析报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于人力资源管理和员工离职预测等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，员工保留策略制定等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于员工离职原因分析，工作满意度研究，员工保留策略评估等学术研究，如离职风险的早期识别，工作环境优化等。
行业应用：可以为人力资源部门提供数据支持，特别是在员工离职预测，招聘策略优化和员工保留计划制定方面。
决策支持：支持人力资源决策制定和员工保留策略优化，帮助公司减少员工流失，提高员工满意度和工作效率。
教育和培训：作为人力资源管理，数据科学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，数据分析及员工保留策略。
此数据集特别适合用于探索员工离职的规律与趋势，帮助用户实现准确的离职预测，优化员工保留策略，降低员工流失率，提高企业的人力资源管理效率和竞争力。
