员工离职预测分析数据集EmployeeAttritionPredictionAnalysis-yuchenlu20
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 预测模型, 机器学习, 行为分析, 职业发展, 数据挖掘, 组织管理
数据概述：
该数据集包含员工的个人信息、工作情况以及离职相关数据，用于分析和预测员工离职的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为一段时间内的员工快照数据。
地理范围：数据未限定具体地理位置，可能代表某个公司或组织的员工数据。
数据维度：数据集包含多个字段，包括但不限于：EmployeeID（员工编号）、Age（年龄）、Attrition（是否离职）、BusinessTravel（出差频率）、DailyRate（每日工资）、Department（部门）、DistanceFromHome（离家距离）、Education（教育程度）、EducationField（教育领域）、Gender（性别）、HourlyRate（时薪）、JobInvolvement（工作投入度）、JobLevel（职位级别）、JobRole（职位角色）、MaritalStatus（婚姻状况）、MonthlyIncome（月收入）、NumCompaniesWorked（曾就职公司数量）、OverTime（是否加班）、PercentSalaryHike（薪资涨幅）、TotalWorkingYears（总工作年限）、YearsAtCompany（在职年限）等。
数据格式：CSV格式，包含多个字段，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开数据，已进行必要的处理和整理，以便于分析。
该数据集适合用于人力资源管理、员工行为分析、以及构建员工离职预测模型等。
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研究，例如分析影响员工离职的关键因素，探索不同因素之间的关联性。
行业应用：为企业提供员工离职预警，帮助企业提前采取措施，降低离职率，优化人力资源管理策略。
决策支持：支持企业制定更合理的薪酬福利、培训发展计划，改善员工工作环境和文化，提升员工满意度和忠诚度。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、人力资源管理等相关课程的案例，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于构建员工离职预测模型，帮助企业识别高风险员工，优化人力资源管理策略，降低离职成本，提升组织绩效。
