员工流失预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-shengyaoye
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, 员工画像, 行为分析, 统计建模, 决策支持
数据概述：
该数据集包含来自某公司的人力资源数据，记录了员工的个人信息、工作表现以及离职情况，用于分析和预测员工流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时段的员工快照数据。
地理范围：数据来源于某公司内部，未明确指出具体地理位置。
数据维度：数据集包含了多项员工属性，包括年龄（Age）、离职情况（Attrition）、出差频率（BusinessTravel）、离家距离（DistanceFromHome）、教育程度（Education）、环境满意度（EnvironmentSatisfaction）、性别（Gender）、工作投入度（JobInvolvement）、职位级别（JobLevel）、工作角色（JobRole）、工作满意度（JobSatisfaction）、婚姻状况（MaritalStatus）、月收入（MonthlyIncome）、工作过的公司数量（NumCompaniesWorked）、是否加班（OverTime）、薪资涨幅百分比（PercentSalaryHike）、绩效评分（PerformanceRating）、关系满意度（RelationshipSatisfaction）、股票期权水平（StockOptionLevel）、总工作年限（TotalWorkingYears）、上一次接受培训的时长（TrainingTimesLastYear）、工作生活平衡（WorkLifeBalance）、在公司服务年限（YearsAtCompany）、在现任职位服务年限（YearsInCurrentRole）、上次晋升至今年限（YearsSinceLastPromotion）。
数据格式：CSV格式，文件名为WA_Fn-UseC_-HR-Employee-Attrition.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于人力资源管理、员工行为分析和流失预测等研究。
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、行为科学和数据挖掘等领域的学术研究，例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，用于优化招聘流程、改善员工关系、制定留才策略，以及提高员工满意度和生产力。
决策支持：支持企业管理层制定基于数据的决策，如调整薪酬福利、优化工作环境，从而降低员工流失率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和人力资源管理相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员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员工流失的内在规律，构建预测模型，从而帮助企业主动采取措施，减少员工流失，提升组织绩效。
