员工离职预测分析数据集EmployeeAttritionPredictionAnalysisDataset-ajaypathak4090
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源分析, 离职预测, 机器学习, 职场行为, 员工属性, 数据挖掘, 职业发展
数据概述：
该数据集包含来自人力资源部门的员工信息，记录了员工的各项属性与离职情况。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：数据未明确地理范围，但从数据字段的通用性推断，适用于全球范围内的企业。
数据维度：数据集包括员工的个人信息、工作相关信息、薪资信息、工作满意度、工作与生活平衡等多个维度的数据，具体字段包括EmpID（员工编号）、Age（年龄）、AgeGroup（年龄组）、Attrition（是否离职）、BusinessTravel（出差频率）、DailyRate（每日费用）、Department（部门）、DistanceFromHome（离家距离）、Education（学历）、EducationField（学历领域）、EmployeeCount（员工数量）、EmployeeNumber（员工工号）、EnvironmentSatisfaction（环境满意度）、Gender（性别）、HourlyRate（时薪）、JobInvolvement（工作投入度）、JobLevel（职位等级）、JobRole（职位）、JobSatisfaction（工作满意度）、MaritalStatus（婚姻状况）、MonthlyIncome（月收入）、SalarySlab（薪资水平）、MonthlyRate（月费率）、NumCompaniesWorked（工作过的公司数量）、Over18（是否超过18岁）、OverTime（是否加班）、PercentSalaryHike（薪资涨幅）、PerformanceRating（绩效评分）、RelationshipSatisfaction（关系满意度）、StandardHours（标准工时）、StockOptionLevel（股票期权水平）、TotalWorkingYears（总工作年限）、TrainingTimesLastYear（去年培训次数）、WorkLifeBalance（工作生活平衡）、YearsAtCompany（在公司年限）、YearsInCurrentRole（在目前岗位年限）、YearsSinceLastPromotion（上次晋升年限）、YearsWithCurrManager（与现任经理共事年限）。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_Analytics.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未明确。该数据集已进行标准化处理。
该数据集适合用于员工离职预测、人力资源管理、员工行为分析等领域的研究和应用。
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、行为科学、机器学习等领域的学术研究，如离职原因分析、员工满意度与离职率关系研究等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在预测员工离职、优化招聘流程、制定员工保留策略等方面。
决策支持：支持企业管理层进行战略决策，优化人力资源配置，提高员工工作效率和满意度。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解员工行为与离职预测。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的关键因素，构建预测模型，帮助企业降低离职率、优化人力资源管理策略。
