员工离职预测数据集EmployeeAttritionPrediction-snide713
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, 预测分析, 员工数据, 组织行为, 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人力资源数据，记录了员工的个人信息、工作表现、薪资福利、以及离职情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可以视为对特定时期内员工状态的快照。
地理范围：数据未限定地理位置，但可以推测为某个或某些企业内部的员工数据。
数据维度：数据集包含35个字段，涵盖了员工的年龄、离职情况、出差频率、日薪、部门、离家距离、教育程度、学历、员工数、员工编号、工作环境满意度、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、是否超过18岁、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、总工龄、去年培训次数、工作生活平衡、在公司年限、在现职位年限、上次晋升后年限、与现任经理共事年限等。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_Employee_Attrition.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源于企业内部的人力资源管理系统，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于员工离职预测、人力资源管理分析以及组织行为学研究。
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、行为科学等领域的研究，如离职原因分析、影响离职的关键因素研究等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在人才管理、员工保留、薪酬福利优化等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的员工管理策略，提高员工满意度和降低离职率。
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员工属性与离职之间的关系，预测员工离职的可能性，并为企业提供数据支持，以优化人力资源管理实践。
