员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-swatitale1
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, 员工行为, 离职率, 组织管理, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自企业人力资源部门的员工信息，记录了员工的个人特征、工作表现、薪资福利等，用于分析和预测员工离职倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为历史员工信息快照。
地理范围：数据未限定具体地理位置，但从数据字段推测可能为跨国企业。
数据维度：数据集包含35个字段，涵盖员工年龄、离职状态、出差频率、每日收入、部门、离家距离、教育程度、学历、员工数量、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、绩效评估、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、在目前岗位年限、上次晋升年限、与现任经理共事年限等。
数据格式：CSV格式，文件名为WA_Fn-UseC-HR-Employee-Attrition.csv，方便数据导入和分析。
该数据集适用于员工离职预测、人力资源管理优化、员工行为分析等领域。
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，如离职影响因素分析、员工满意度与离职关系研究。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在离职风险预警、人才保留策略制定、招聘流程优化等方面具备实用性。
决策支持：支持企业管理者进行人才管理决策，优化员工福利，提升员工满意度，从而降低离职率。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和从业者掌握数据分析方法，提升数据驱动的决策能力。
此数据集特别适合用于探索员工属性与离职之间的内在联系，帮助用户构建预测模型、优化人力资源管理策略，实现降低离职率、提升组织稳定性的目标。
