员工流失预测分析数据集EmployeeAttritionPredictionAnalysisDataset-abdelhadymohammed
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源, 机器学习, 预测分析, 组织行为学, 数据挖掘, 风险评估, 决策支持
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的员工信息，记录了影响员工离职的关键因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为历史或当前员工状态的快照。
地理范围：数据未限定具体地理位置，适用于分析一般性员工流失规律。
数据维度：包括年龄、离职情况、出差频率、日工资、部门、离家距离、教育程度、学历领域、员工数、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、去年培训时长、工作生活平衡、在公司年限、目前职位年限、上次晋升后年限、目前管理者年限等多个字段，涵盖了员工的个人背景、工作情况和薪酬福利等多个方面。
数据格式：CSV格式，文件名为Attrition.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于员工流失预测、影响因素分析、以及人力资源管理策略的制定。
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、组织行为学、以及机器学习等领域的研究，如员工流失预测模型的构建、流失影响因素分析等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，用于预测员工流失风险、优化招聘策略、改善员工福利、提高员工满意度。
决策支持：支持企业在人力资源管理方面的决策制定，如制定挽留员工的策略、优化薪酬体系、改善工作环境。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析、机器学习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构建预测模型，识别高流失风险员工，并制定有针对性的干预措施，以降低员工流失率，提高组织绩效。
