员工流失预测数据集AttritionProject-EmployeeAttritionPredictionDataset-ehfrus
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失，人力资源，数据集，机器学习，预测分析，员工分析，企业管理，数据科学
数据概述：
该数据集包含来自企业的人力资源数据，记录了员工的个人信息，工作经历，薪资待遇，绩效评估以及离职情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围涵盖了数年，具体年份未明确。
地理范围：数据来源于一家或多家企业，未明确具体地理位置。
数据维度：数据集包括员工的个人信息（如年龄，性别，婚姻状况），工作信息（如部门，职位，工作时长，工龄），薪资信息（如工资水平，薪资增长），绩效评估（如满意度，工作表现），离职情况（是否离职）等。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行清洗和匿名化处理，确保数据的隐私性。
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，特别是在员工流失预测，员工行为分析，人力资源优化等方面具有重要价值。
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：适用于员工流失预测，员工行为分析，影响员工离职因素分析等研究，如分析不同因素对员工离职的影响，预测员工离职概率等。
行业应用：可以为人力资源部门提供数据支持，特别是在人才管理，员工保留，招聘优化等方面。
决策支持：支持企业的人力资源决策，如制定员工保留计划，优化薪酬福利，改善工作环境等。
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辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解员工流失预测，数据分析方法等。
此数据集特别适合用于探索员工流失的规律与影响因素，帮助用户实现准确的流失预测，优化人力资源管理策略，降低企业的人力成本和流失率。
