员工流失预测分析数据集EmployeeAttritionPredictionAnalysis-mohammedhamdy98
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, 员工管理, 行业分析, 数据挖掘, 职业发展
数据概述：
该数据集包含来自IBM公司的人力资源数据，记录了员工的个人信息、工作情况和离职情况，旨在用于预测员工流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据可能来自IBM公司在全球范围内的员工。
数据维度：数据集包括年龄、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、薪水涨幅百分比、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、在现任职位年限、上次晋升后年限、与现任经理共事年限等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_Employeecsv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于员工流失预测、人力资源管理优化以及员工行为分析。
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、行为科学和机器学习交叉领域的学术研究，如员工流失预测模型构建、影响员工离职的关键因素分析等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其是在预测员工流失、优化招聘流程、制定员工保留策略等方面。
决策支持：支持企业在人力资源管理方面的决策制定，如调整薪酬福利、改善工作环境、提供职业发展机会等，以降低员工流失率。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析和机器学习等课程的辅助材料，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影响员工离职的关键因素，构建预测模型，帮助企业实现更有效的人力资源管理，降低运营成本。
