员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-yehezkieldsabana
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, 员工分析, 数据挖掘, 职业发展, 行为分析
数据概述：
该数据集包含员工相关信息，旨在用于预测员工离职倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的员工信息快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可推测为某公司或组织的员工数据。
数据维度：数据集包括多个关键字段，例如：EmployeeID（员工编号）、Attrition（离职与否）、Age（年龄）、Department（部门）、EducationField（教育背景）、Gender（性别）、JobLevel（职位级别）、JobRole（职位角色）、JobSatisfaction（工作满意度）、EnvironmentSatisfaction（环境满意度）、PerformanceRating（绩效评分）、MaritalStatus（婚姻状况）、MonthlyIncome（月收入）、NumCompaniesWorked（曾就职公司数量）、TotalWorkingYears（总工龄）、TrainingTimesLastYear（去年培训次数）、YearsAtCompany（在职年限）、YearsInCurrentRole（现岗位年限）、YearsSinceLastPromotion（上次晋升年限）等。
数据格式：数据集提供CSV格式文件，包括submission_sample.csv, data_train.csv和data_test.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，用于员工离职预测和相关分析。该数据集经过整理和清洗，确保数据质量。
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建模和预测。
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，例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，尤其在预测员工离职、优化人才管理、制定员工挽留计划方面具有实用价值。
决策支持：支持企业管理层进行人才战略决策，优化组织结构，提升员工满意度和工作效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和人力资源管理课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉数据分析流程，构建预测模型。
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，帮助企业主动采取措施，降低员工流失率，提升组织绩效。
