员工离职预测分析数据集EmployeeAttritionPredictionAnalysis-aboodsalah
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, 预测分析, 员工特征, 组织行为学, 数据挖掘, 行业分析
数据概述：
该数据集包含来自IBM公司的人力资源数据，记录了员工的详细信息，用于分析和预测员工离职倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可以作为过去一段时间的静态数据进行分析。
地理范围：数据来源为IBM公司，员工可能分布在多个国家或地区。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖了员工的年龄、离职与否、出差情况、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、每小时工资、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、是否年满18岁、是否加班、薪资涨幅百分比、绩效评分、关系满意度、标准工时、股票期权水平、总工作年限、去年培训次数、工作生活平衡、在公司年限、目前角色年限、上次晋升后的年限、与现任经理共事年限等。
数据格式：CSV格式，文件名为WA_Fn-UseC_-HR-Employee-Attrition.csv，方便数据分析与处理。
来源信息：数据来源于IBM公司内部的员工记录，经过匿名化处理。
该数据集适合用于人力资源管理、员工离职预测、组织行为学研究以及数据建模、机器学习等技术应用。
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、管理学等领域的学术研究，如员工离职影响因素分析、离职预测模型构建等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在员工保留、人才管理、人力资源规划等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的员工管理策略，优化员工福利，提高员工满意度和工作效率。
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，构建预测模型，帮助企业提前识别有离职风险的员工，从而采取相应的干预措施，降低员工流失率。
