员工离职预测分析数据集EmployeeAttritionPredictionAnalysis-pritusmiller
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 行为分析, 预测模型, 机器学习, 员工管理, 统计分析, 组织行为学
数据概述：
该数据集包含来自某公司的人力资源数据，记录了员工的个人信息、工作情况和离职情况，用于分析员工离职的影响因素和预测离职风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为历史员工信息快照。
地理范围：数据来源于某公司内部，未限定具体地理位置。
数据维度：包括员工年龄、离职情况、出差频率、日工资、部门、离家距离、教育程度、教育领域、员工数量、员工工号、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、总工龄、去年培训次数、工作生活平衡、在公司年限、在现任职位年限、上次晋升后年限、现任经理年限等。
数据格式：CSV格式，文件名为WA_Fn-UseC_-HR-Employee-Fired.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适用于员工离职预测、影响因素分析以及人力资源管理策略研究。
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，如员工离职原因分析、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，用于优化招聘流程、改善员工关系、降低离职率等。
决策支持：支持企业制定员工保留策略，提升组织绩效和员工满意度。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解员工离职相关问题。
此数据集特别适合用于预测员工离职概率，识别影响离职的关键因素，帮助企业制定有针对性的干预措施，从而提高员工留存率。
