员工流失预测分析数据集EmployeeAttritionPredictionAnalysis-berkinoktay
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源, 离职预测, 机器学习, 行为分析, 职业发展, 员工满意度, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自人力资源管理领域的数据，记录了企业员工的属性特征和离职情况，用于分析和预测员工流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，一般被视为静态数据集。
地理范围：数据未限定具体地理位置，通常代表通用企业员工的特征。
数据维度：数据集包含35个字段，涵盖了员工的年龄、离职情况、出差频率、日均工资、部门、离家距离、教育程度、学历、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、是否超过18岁、是否加班、薪资涨幅百分比、绩效评分、关系满意度、标准工时、股票期权水平、总工作年限、去年培训次数、工作生活平衡、在公司年限、在现职位年限、上次晋升后年限、与现任经理共事年限等。
数据格式：CSV格式，文件名为WA_Fn-UseC_-HR-Employee-Attrition.csv，易于数据分析和建模。
数据来源：数据可能来源于企业内部的人力资源管理系统，已进行匿名化处理，以保护员工隐私。
该数据集适合用于员工流失预测、影响因素分析、员工画像构建等研究。
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、流失风险评估模型构建等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其是在员工流失预测、人才管理、薪酬福利优化等方面。
决策支持：支持企业管理者制定更有效的员工保留策略、改善工作环境、提高员工满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和人力资源管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解员工流失的影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的关键因素，构建预测模型，并为企业提供数据驱动的决策支持，以降低员工流失率，提高组织绩效。
