员工离职风险预测数据集EmployeeAttritionRiskPrediction-psakshi
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, 预测模型, 行为分析, 职业发展, 薪资福利, 企业管理
数据概述：
该数据集包含来自人力资源管理领域的数据，记录了员工的个人信息、工作情况和离职与否的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时段的静态数据集。
地理范围：数据未限定具体地理位置，推测可能来自跨国公司或大型企业。
数据维度：数据集包含多个维度，包括员工的年龄（Age）、出差频率（BusinessTravel）、部门（Department）、离家距离（DistanceFromHome）、教育程度（Education）、教育背景（EducationField）、员工编号（EmployeeNumber）、环境满意度（EnvironmentSatisfaction）、性别（Gender）、工作投入度（JobInvolvement）、职位角色（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）、股票期权水平（StockOptionLevel）、总工作年限（TotalWorkingYears）、去年培训次数（TrainingTimesLastYear）、在公司年限（YearsAtCompany）、目前职位年限（YearsInCurrentRole）、上次晋升后的年限（YearsSinceLastPromotion）、现任经理共事年限（YearsWithCurrManager）、沟通能力（CommunicationSkill）、行为（Behaviour）等。
数据格式：CSV格式，包含testcsv和traincsv两个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于公开的分析竞赛或项目，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于员工离职风险预测、员工行为分析和人力资源管理领域的研究。
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、行为科学、机器学习等领域的学术研究，如员工流失预测、影响离职因素分析、员工职业发展路径研究等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在员工流失预警、人才管理、招聘策略优化等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的员工 retention 策略，改善工作环境，提升员工满意度，降低离职率。
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实践案例，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于预测员工离职的概率，识别高风险员工，并探索影响员工离职的关键因素，帮助企业提前采取干预措施，优化人力资源管理策略。
