员工离职预测分析数据集EmployeeAttritionPredictionAnalysis-bird1987
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, 预测模型, 行为分析, 职业发展, 数据挖掘, 员工管理
数据概述：
该数据集包含来自IBM公司的人力资源数据，记录了员工的个人信息、工作表现和离职情况，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：数据未明确标注时间，可视为某一时间点的员工快照数据。
地理范围：数据来源于IBM公司，可能覆盖全球范围内的员工。
数据维度：包括年龄、离职、出差频率、每日收入、部门、家庭距离、教育程度、教育领域、员工数量、员工编号、环境满意度、性别、时薪、工作投入度、职位级别、工作角色、工作满意度、婚姻状况、月收入、月费率、工作过的公司数量、是否成年、是否加班、薪资提升百分比、绩效评分、关系满意度、标准工时、股票期权水平、总工作年限、去年培训时长、工作生活平衡、在公司年限、目前职位年限、上次晋升后年限、目前经理手下年限等。
数据格式：CSV格式，文件名为IBM-HR-Employeecsv，便于数据分析和模型构建。
该数据集适用于员工离职预测、人力资源管理优化和员工行为分析等领域。
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、行为科学和数据挖掘等领域的学术研究，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、招聘策略优化、员工关系管理等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的员工保留策略、提升员工满意度和工作效率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和人力资源管理课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解员工离职的影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索员工特征与离职之间的关系，预测员工离职风险，从而帮助企业采取预防措施，降低员工流失率。
