员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-danghieu
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, 预测模型, 员工管理, 行为分析, 统计分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的数据，记录了员工的个人信息、工作情况以及离职与否的状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为一个静态的员工属性快照。
地理范围：数据来源未明确，可推断为企业内部数据，涵盖了员工的各项工作相关信息。
数据维度：包括员工ID (EmpID)、年龄 (Age)、年龄组 (AgeGroup)、出差频率 (BusinessTravel)、每日薪资 (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)、环境满意度 (EnvironmentSatisfaction)、性别 (Gender)、时薪 (HourlyRate)、工作投入度 (JobInvolvement)、职位级别 (JobLevel)、工作角色 (JobRole)、工作满意度 (JobSatisfaction)、婚姻状况 (MaritalStatus)、月收入 (MonthlyIncome)、薪资等级 (SalarySlab)、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)、目前职位年限 (YearsInCurrentRole)、上次晋升后年限 (YearsSinceLastPromotion)、现任经理年限 (YearsWithCurrManager)等。
数据格式：CSV格式，包含public_test.csv和train.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于企业内部，经过脱敏处理，用于员工离职预测研究。
该数据集适合用于人力资源管理、员工行为分析和数据科学领域的预测模型构建。
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、行为科学等领域的学术研究，例如员工离职影响因素分析、离职风险预测等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在人才管理、员工留存、招聘策略优化等方面具有实用价值。
决策支持：支持企业在员工管理、薪酬福利、职业发展规划等方面的决策制定，从而提高员工满意度和降低离职率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、人力资源管理等课程的实训材料，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构建预测模型，识别高离职风险的员工，并制定相应的干预措施，以提高员工留存率和组织稳定性。
