员工离职风险预测数据集EmployeeAttritionRiskPredictionDataset-hopesb
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 机器学习, 风险预测, 员工分析, 职业发展, 数据建模, 组织管理
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、薪资福利、工作环境等多方面因素，用于预测员工离职的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一段时间内的员工快照信息。
地理范围：数据未限定特定地理区域，可用于分析一般性员工行为。
数据维度：包括“Employee ID”（员工编号）、“Age”（年龄）、“Gender”（性别）、“Years at Company”（在职年限）、“Job Role”（职位）、“Monthly Income”（月收入）、“Work-Life Balance”（工作生活平衡）、“Job Satisfaction”（工作满意度）、“Performance Rating”（绩效评分）、“Number of Promotions”（晋升次数）、“Overtime”（是否加班）、“Distance from Home”（居住地距离）、“Education Level”（教育水平）、“Marital Status”（婚姻状况）、“Number of Dependents”（家属人数）、“Job Level”（职位级别）、“Company Size”（公司规模）、“Company Tenure”（公司任职时间）、“Remote Work”（是否远程办公）、“Leadership Opportunities”（领导力机会）、“Innovation Opportunities”（创新机会）、“Company Reputation”（公司声誉）、“Employee Recognition”（员工认可）和“Attrition”（是否离职）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为messy_train.csv，便于数据处理和分析。数据已进行初步整理，包含多种量化和类别型变量。
该数据集适合用于人力资源管理、员工行为分析和离职风险预测等研究。
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、组织行为学等领域的学术研究，如员工离职影响因素分析、离职风险预测模型构建等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，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：支持企业管理层制定相关策略，如改善工作环境、提升员工满意度、优化人才招聘与保留计划等。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解员工行为和离职风险。
此数据集特别适合用于探索员工个人特征、工作表现、工作环境等因素与离职之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化人力资源管理策略，最终实现降低员工流失率、提高组织稳定性的目标。
