员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-nikitaomare
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源, 机器学习, 员工行为, 离职预测, 组织管理, 职业发展, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自IBM公司员工的相关数据，记录了员工的个人信息、工作情况、薪资待遇、以及是否离职等信息，用于分析和预测员工的离职倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为历史员工数据快照。
地理范围：数据可能来源于IBM公司在全球范围内的分支机构。
数据维度：数据集包含35个字段，涵盖员工的年龄、离职情况（Attrition）、出差频率（BusinessTravel）、每日工资（DailyRate）、部门（Department）、离家距离（DistanceFromHome）、教育程度（Education）、教育领域（EducationField）、性别（Gender）、工作投入度（JobInvolvement）、工作级别（JobLevel）、工作角色（JobRole）、工作满意度（JobSatisfaction）、婚姻状况（MaritalStatus）、月收入（MonthlyIncome）、加班情况（OverTime）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为ibm.csv，方便数据处理与分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于员工离职预测、员工行为分析、人力资源管理优化等。
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、员工满意度与绩效关系研究等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在员工流失预警、人才管理策略制定、员工福利优化等方面。
决策支持：支持企业在人力资源管理方面的决策制定，帮助企业降低离职率、提高员工留存率、优化组织结构。
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辅助材料，帮助学生和研究人员了解员工离职相关的因素。
此数据集特别适合用于探索员工离职的影响因素，构建预测模型，帮助企业实现员工流失的预测和管理，从而优化人力资源配置，提升组织绩效。
