十万员工公司离职预测数据集10-ThousandEmployeesAttritionPredictionDataset-talhaabdurrahman
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，员工行为，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含一家大型公司的员工信息，用于预测员工离职的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为数年，具体时间范围未明确。
地理范围：数据覆盖了该公司在全球范围内的多个办事处和部门。
数据维度：数据集包括员工的个人信息，工作经历，薪资待遇，绩效评估，离职与否等多个维度的数据。具体变量包括员工编号，部门，职称，工作时长，薪资水平，工作满意度，晋升情况，离职原因等。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛，已进行匿名化处理和脱敏。
该数据集适合用于人力资源管理，员工行为分析，机器学习建模等领域，特别是在员工离职预测，人力资源优化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，离职原因研究等学术研究，如影响员工离职的关键因素分析，离职预测模型构建等。
行业应用：可以为企业提供数据支持，特别是在员工流失管理，人才招聘与保留等方面。
决策支持：支持企业制定员工管理和留存策略，帮助企业降低员工流失率，提高组织效率。
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，数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索员工离职的影响因素与预测方法，帮助用户实现精准的离职预测，优化人力资源管理决策，提升组织稳定性和竞争力。
