员工离职预测数据集EmployeeAttritionPrediction-varunbarath
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源, 离职预测, 员工分析, 机器学习, 数据挖掘, 职场行为, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自人力资源管理场景的数据，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，可视为某一时间点的员工状态快照。
地理范围：数据未限定具体区域，但可用于分析不同企业或行业的员工离职模式。
数据维度：包括年龄、离职与否、出差频率、日薪、部门、离家距离、教育程度、学历领域、员工数、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、是否成年、是否加班、薪资涨幅百分比、绩效评分、关系满意度、标准工时、股票期权水平、总工作年限、去年培训次数、工作生活平衡、在公司年限、在现任职位年限、上次晋升后年限、与现任经理共事年限等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为Human_Resources.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于人力资源管理相关数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于员工离职预测、人力资源管理策略优化及相关研究。
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、行为科学和机器学习交叉领域的学术研究，如员工离职影响因素分析、离职风险预测模型构建等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在员工保留、人才管理、招聘策略优化等方面具有实用价值。
决策支持：支持企业进行员工流失预警、制定针对性的员工关怀计划、提升员工满意度和生产力。
教育和培训：作为人力资源管理、数据科学、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解员工离职的影响因素和预测方法。
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，帮助企业实现更有效的人力资源管理。
