员工离职数据分析数据集EmployeeTerminationDataAnalysis-architjhingan
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 员工分析, 离职预测, 员工画像, 数据分析, 组织管理, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的员工离职相关数据，记录了员工的个人信息、工作经历以及离职相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2006年到2017年。
地理范围：数据覆盖的区域，未具体指明，但包含城市信息，如Vancouver等。
数据维度：包括EmployeeID（员工编号）、recorddate_key（记录日期）、birthdate_key（出生日期）、orighiredate_key（入职日期）、terminationdate_key（离职日期）、age（年龄）、length_of_service（服务年限）、city_name（城市）、department_name（部门）、job_title（职位）、store_name（门店）、gender_short（性别缩写）、gender_full（性别全称）、termreason_desc（离职原因描述）、termtype_desc（离职类型描述）、STATUS_YEAR（年份）、STATUS（状态）、BUSINESS_UNIT（业务部门）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为MFG10YearTerminationData.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于企业内部记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于人力资源分析、员工离职预测、组织管理优化等领域。
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，如离职影响因素分析、员工生命周期研究等。
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、薪酬优化等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的员工管理策略、提升员工满意度和降低离职率。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解员工离职相关的因素。
此数据集特别适合用于探索员工离职的规律与趋势，帮助用户实现优化人力资源管理、提升组织绩效等目标。
