员工离职预测分析数据集EmployeeChurnPredictionAnalysis-saddamihsandaim
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 离职预测, 人力资源, 机器学习, 数据分析, 行为分析, 员工满意度, 薪酬福利
数据概述：
该数据集包含员工在职期间的相关信息，记录了影响员工离职的关键因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为一段时间内收集的静态数据集。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但包含公司地理位置信息（经纬度）。
数据维度：数据集包括多项特征，如员工居住地到公司的距离、奖金比例、工作满意度、教育水平、加班时长、公司经纬度、性别以及是否离职（Churn）等。
数据格式：CSV格式，文件名为employee_churn.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于员工离职预测模型构建、影响因素分析以及人力资源管理研究。
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、行为科学等领域的学术研究，如离职影响因素分析、员工留存策略研究等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在预测员工流失、优化招聘流程、改善员工福利等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的员工管理策略，降低离职率，提高员工满意度和生产力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、人力资源管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和实践离职预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的关键因素，帮助用户建立预测模型，优化人力资源管理，从而实现降低离职率、提高组织稳定性的目标。
