员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-akhilsaichinthala
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, 行为分析, 组织管理, 数据挖掘, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的员工信息，记录了影响员工离职的关键因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态快照数据集使用。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但通常适用于具有类似人力资源管理制度的企业。
数据维度：数据集包括员工的年龄、是否离职、出差频率、每日工资、部门、离家距离、教育程度、学历领域、员工数量、员工编号、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、是否加班、薪水涨幅百分比、绩效评分、关系满意度、股票期权水平、总工作年限、去年培训时长、工作生活平衡、在公司年限、当前角色年限、上次晋升后年限、与现任经理共事年限等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Dataset for Classification.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于人力资源管理、员工离职预测、以及相关因素分析。
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、组织行为学等领域的学术研究，如离职因素分析、员工满意度与绩效关系研究等。
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、离职风险预警、员工关系优化等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的员工管理策略，优化工作环境，提升员工留存率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、人力资源管理等课程的案例分析素材，帮助学生和从业者理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的关键因素，建立预测模型，帮助企业更好地管理员工关系，降低离职率，提高组织效率。
