员工流失预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-mikejmorningstar
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, 离职预测, 员工画像, 职业发展, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的人力资源数据，记录了员工的个人信息、工作表现、薪资待遇、工作环境等，用于分析和预测员工的离职倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，起始时间为2021年1月，终止时间未知，但包含离职信息，可用于分析员工离职行为。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但涵盖了不同部门、工作岗位和工作模式的员工。
数据维度：数据集包括年龄、离职、出差频率、部门、离家距离、性别、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、工作过的公司数量、加班情况、薪资涨幅、绩效评分、股票期权、总工作年限、培训时长、在职年限、上次晋升年限、与现任经理共事年限、学历、入职日期、离职日期、离职状态、工作模式、休假天数、旷工天数、工伤、招聘来源、工作模式等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为attritiondataset.csv，易于数据处理和分析。
数据来源：数据来源于企业内部人力资源系统，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于人力资源管理、员工行为分析和离职预测等领域的研究。
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、组织行为学等领域的学术研究，如员工离职原因分析、影响离职的关键因素研究等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其是在员工流失预警、人才管理、薪酬优化等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的员工保留策略，优化人力资源配置，降低离职率。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析等课程的案例分析材料，帮助学生和研究人员深入理解员工离职相关的因素。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的因素，构建预测模型，帮助企业实现员工流失的预警和管理，提升组织效率和稳定性。
