员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-chandramaniwagh
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, 员工分析, 离职预测, 统计分析, 数据建模, 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，记录了员工的各项属性和离职情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用，反映了特定时间点的人力资源状况。
地理范围：数据未限定具体地理位置，但包含了员工的个人信息、工作表现、工作环境等多个维度。
数据维度：数据集包含35个特征，包括员工年龄、离职情况（Attrition）、出差频率（BusinessTravel）、日工资（DailyRate）、部门（Department）、离家距离（DistanceFromHome）、教育程度（Education）、教育领域（EducationField）、员工数量（EmployeeCount）、员工编号（EmployeeNumber）、工作环境满意度（EnvironmentSatisfaction）、性别（Gender）、时薪（HourlyRate）、工作投入度（JobInvolvement）、职位级别（JobLevel）、职位角色（JobRole）、工作满意度（JobSatisfaction）、婚姻状况（MaritalStatus）、月收入（MonthlyIncome）、月费率（MonthlyRate）、工作过的公司数量（NumCompaniesWorked）、是否超过18岁（Over18）、是否加班（OverTime）、薪资涨幅百分比（PercentSalaryHike）、绩效评分（PerformanceRating）、关系满意度（RelationshipSatisfaction）、标准工时（StandardHours）、股票期权水平（StockOptionLevel）、总工作年限（TotalWorkingYears）、去年培训次数（TrainingTimesLastYear）、工作生活平衡（WorkLifeBalance）、在公司年限（YearsAtCompany）、当前职位年限（YearsInCurrentRole）、上次晋升至今年限（YearsSinceLastPromotion）、与现任经理共事年限（YearsWithCurrManager）等。
数据格式：CSV格式，文件名为WA_Fn-UseC-HR-Employee-Attrition.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于探索影响员工离职的因素，并构建预测模型。
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学术研究，如员工离职影响因素分析、离职风险评估等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其适用于人才管理、员工保留、招聘策略优化等方面。
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：作为人力资源管理、数据分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解员工离职现象。
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，帮助企业优化人力资源管理策略，实现人才的有效保留。
