员工流失预测分析数据集EmployeeAttritionPredictionAnalysis-akashkathole
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源, 预测分析, 机器学习, 员工管理, 统计分析, 行业洞察, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle的HR员工流失数据，记录了影响员工离职的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为历史或静态数据。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可用于分析不同地区或行业背景下的员工流失情况。
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、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、薪资提升百分比、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、上次晋升后至今的年限、与现任经理共事的年限等。
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Kaggle平台，经过整理与结构化，适合用于员工流失预测模型的构建与分析。
该数据集适合用于人力资源管理、数据分析、机器学习等领域。
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、数据挖掘等领域的学术研究，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，尤其在员工流失预警、人才管理策略制定、员工满意度提升等方面具有重要价值。
决策支持：支持企业管理层进行人力资源决策，如优化薪酬福利、改善工作环境、调整组织结构等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、人力资源管理等课程的实训案例，帮助学生和研究人员深入理解员工流失的影响因素，提升数据分析和建模能力。
此数据集特别适合用于构建和评估员工流失预测模型，帮助企业识别高风险员工，提前采取干预措施，降低员工流失率，提升组织绩效。
