员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-ayanada
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源, 离职预测, 机器学习, 员工画像, 组织行为学, 数据分析, 职业发展
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、工作环境、以及是否离职等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为历史或当前员工的快照数据。
地理范围：数据未限定地理位置，可视为全球范围内企业员工的通用数据。
数据维度：数据集包含35个字段，涵盖员工的年龄、是否离职、出差频率、每日薪资、部门、离家距离、教育程度、教育背景、员工编号、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、总工作年限、去年培训次数、工作生活平衡、在公司年限、目前角色年限、上次晋升年限、以及与现任经理共事年限。
数据格式：CSV格式，文件名为Attrition.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于员工离职风险评估、人力资源管理优化、以及员工行为分析。
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、组织行为学等领域的学术研究，如离职影响因素分析、员工满意度与离职关系研究等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在人才招聘、员工保留、薪酬管理、以及员工关系优化等方面具有实用价值。
决策支持：支持企业制定更有效的员工管理策略，优化组织结构，降低离职率，提高员工满意度和生产力。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解员工离职的复杂因素。
此数据集特别适合用于探索员工离职的内在规律，构建预测模型，从而帮助企业主动采取措施，改善员工体验，提升组织绩效。
