员工离职预测分析数据集EmployeeAttritionPredictionAnalysisDataset-annusharma79
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源分析, 机器学习, 预测模型, 职业发展, 员工满意度, 数据挖掘, 企业管理
数据概述：
该数据集包含来自人力资源分析的结构化数据，记录了员工的个人信息、工作表现、薪资福利、工作环境等，用于预测员工离职倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态快照数据集使用。
地理范围：数据未限定具体地区，为通用员工数据，适用于不同国家或地区的分析。
数据维度：数据集包含多个字段，如EmpID（员工编号）、Age（年龄）、Attrition（离职与否）、BusinessTravel（出差频率）、DailyRate（每日工资）、Department（部门）、DistanceFromHome（离家距离）、Education（学历）、EducationField（教育领域）、Gender（性别）、JobRole（职位）、MaritalStatus（婚姻状况）、MonthlyIncome（月收入）、OverTime（是否加班）等。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_Analytics.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于人力资源分析领域，已进行结构化处理，方便进行统计分析和机器学习建模。
该数据集适合用于员工离职预测、影响因素分析、人力资源策略优化等。
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、行为科学、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，尤其在员工保留、人才管理、薪酬福利优化等方面具备实用性。
决策支持：支持企业管理者制定更有效的员工管理策略，降低离职率，提高员工满意度。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、人力资源管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入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离职的影响因素，构建离职预测模型，为企业提供数据驱动的决策支持，优化人力资源管理策略。
