员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-deepakkn
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, 员工行为, 职业发展, 决策分析, 统计分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自人力资源管理领域的数据，记录了公司员工的个人信息、工作相关信息以及离职情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，通常被视为静态数据集，用于分析员工属性与离职之间的关系。
地理范围：数据集未明确限定地理范围，数据可能来源于全球范围内的公司。
数据维度：包括年龄、离职情况（Attrition）、出差频率（BusinessTravel）、每日工作时长（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）、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）、是否成年（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）、在现职位年限（YearsInCurrentRole）、上次晋升至今年限（YearsSinceLastPromotion）、与现任经理共事年限（YearsWithCurrManager）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为HR-Employee-Attrition.csv，便于数据分析和建模。数据已进行初步整理，适合直接用于分析。
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、数据挖掘等领域的研究，如员工离职原因分析、离职预测模型构建、影响员工满意度的因素分析等。
行业应用：为人力资源管理部门提供数据支持，尤其在人才流失管理、员工关系优化、招聘策略制定等方面具备实用价值。
决策支持：支持企业制定更有效的员工保留策略，优化人力资源配置，降低人员流失率，提升组织绩效。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、人力资源管理等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能，理解员工行为模式。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的因素，构建预测模型，并为企业提供数据驱动的决策支持，以优化员工管理和组织发展。
