员工流失预测分析数据集EmployeeAttritionPredictionAnalysis-devankshpopat
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源, 员工分析, 预测模型, 机器学习, 职业发展, 数据分析, 企业管理
数据概述：
该数据集包含来自IBM公司的人力资源相关数据，记录了员工的个人信息、工作表现、薪资福利、工作环境等，用于分析和预测员工流失情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的员工快照信息。
地理范围：数据未限定具体地理位置，可能代表全球范围内IBM公司的员工。
数据维度：数据集包含了多个关键字段，如年龄、离职情况、出差频率、日工资、部门、家庭距离、教育程度、教育领域、员工数量、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、绩效评估、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、目前职位年限、上次晋升后的年限、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，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于人力资源管理、员工流失预测、职业发展分析等领域。
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，如员工流失影响因素分析、流失预测模型构建等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其是在优化招聘流程、提高员工保留率、改善员工工作体验等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的员工管理策略，如薪酬调整、职业发展规划、工作环境优化等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、人力资源管理等相关课程的案例分析素材，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员工流失的影响因素，构建预测模型，从而帮助企业优化人力资源管理决策，降低员工流失率，提高组织绩效。
