员工流失预测分析数据集EmployeeAttritionPredictionAnalysis-wafiifauzaan
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源, 行为分析, 机器学习, 预测模型, 职业发展, 员工关系, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自某公司的人力资源数据，记录了员工的个人信息、工作情况以及离职情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作某一时间切面的静态数据集。
地理范围：数据未限定地域，可能来自跨国企业或特定国家/地区。
数据维度：包括年龄、离职情况、出差频率、每日工资、部门、离家距离、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、是否成年、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、目前角色年限、上次晋升后年限、与现任经理共事年限等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为WA_Fn-UseC_-HR-Employee-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优化等研究。
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、行为科学等领域的学术研究，如员工流失预测模型构建、流失影响因素分析、员工职业发展路径分析等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在员工招聘、留存策略制定、员工关系管理等方面具备实用价值。
决策支持：支持企业制定更精准的招聘策略、优化员工福利、改善工作环境，从而降低员工流失率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、人力资源管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入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关键影响因素，构建预测模型，并为企业提供数据驱动的决策支持，以优化人力资源管理实践。
