员工工作生活平衡与离职预测数据集EmployeeWork-LifeBalanceandAttritionPrediction-mykras
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 工作生活平衡, 人力资源, 机器学习, 预测分析, 员工满意度, 绩效评估, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自人力资源管理的数据，记录了员工的工作生活平衡相关信息，以及员工的个人属性、工作情况和离职状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某一时段内的人力资源快照。
地理范围：数据未限定具体地理位置，可能来自多个公司或组织。
数据维度：数据集包括员工的年龄、出差频率、每日工资、部门、离家距离、教育程度、教育领域、员工编号、环境满意度、性别、时薪、工作投入度、职位级别、工作角色、工作满意度、婚姻状况、月收入、月费率、工作过的公司数量、是否加班、薪资涨幅百分比、绩效评分、关系满意度、股票期权水平、总工作年限、接受培训的次数、在公司服务年限、在现任职位年限、离职状态、工作生活平衡等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_WorkLifeBalanse.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于分析员工离职的影响因素，以及预测员工离职的可能性。
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、行为科学和数据科学交叉领域的学术研究，如离职原因分析、工作生活平衡对员工绩效的影响研究等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其适用于员工流失预测、人才管理、员工满意度提升等方面的应用。
决策支持：支持企业制定更有效的员工管理策略，优化薪酬福利，改善工作环境，降低离职率。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解数据驱动的人力资源管理。
此数据集特别适合用于探索工作生活平衡与员工离职之间的关系，并帮助用户构建预测模型，提升人力资源管理效率。
