员工流失预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-shaktikumarmishraa
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, 职业发展, 员工满意度, 数据挖掘, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自某公司的人力资源数据，记录了员工的各项属性以及是否离职的信息，用于分析和预测员工流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了不同部门、职位和工作经验的员工信息。
数据维度：包括年龄、离职、出差频率、每日收入、部门、离家距离、教育程度、教育领域、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、在现岗位年限、上次晋升至今年限、与现任经理共事年限等。
数据格式：CSV格式，文件名为WA_Fn-UseC_-HR-Employee-Attrition.csv，方便进行数据分析和建模。
该数据集特别适用于探索影响员工流失的关键因素，并构建预测模型。
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、行为科学和数据挖掘领域的学术研究，例如员工离职原因分析、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，用于员工流失风险评估、人才管理策略优化、招聘流程改进等。
决策支持：支持企业制定更有效的员工保留计划，提升员工满意度和组织绩效。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和人力资源管理课程的实训素材，帮助学生和从业者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因素，构建预测模型，并为企业提供数据驱动的决策支持，以改善员工保留率和组织效率。
