员工流失预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-yadavkaggle
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, 组织行为学, 数据建模, 离职分析
数据概述：
该数据集包含来自企业人力资源部门的员工信息，记录了员工的个人属性、工作相关信息以及离职情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某一时间段的员工快照。
地理范围：数据未限定具体地理位置，可能反映了全球范围内的企业员工情况。
数据维度：数据集包含35个特征，涵盖员工的年龄、离职情况、出差频率、日工资、部门、教育程度、工作环境满意度、性别、工作时长、工作投入度、职位级别、婚姻状况、月收入、工龄、是否超时工作、薪资涨幅、绩效评估、关系满意度、股票期权、总工作年限、培训次数、工作生活平衡、司龄、在现任职位的年限、上次晋升后的年限以及与现任经理共事的年限等。
数据格式：CSV格式，文件名为Human_Resources.csv，便于数据分析和建模。
该数据集特别适合用于员工流失预测、人力资源管理分析以及组织行为学研究。
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、数据挖掘等领域的学术研究，如员工流失的影响因素分析、流失预测模型的构建与评估等。
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、薪酬福利优化等方面具有实用价值。
决策支持：支持企业制定更有效的员工保留策略、优化组织结构、提升员工满意度。
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掌握数据分析技能，理解员工流失的影响因素。
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，从而帮助企业主动采取措施，降低员工流失率，提升组织绩效。
