员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-farahwalidelsayed
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 行为分析, 机器学习, 风险预测, 职业发展, 员工满意度, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的员工信息，记录了与员工离职相关的各项指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但可视为一段时间内的员工快照数据。
地理范围：数据未限定具体地区，但可推测为企业内部数据，可能涵盖多个工作地点。
数据维度：数据集包括年龄、离职情况、出差频率、日均工资、部门、离家距离、教育程度、学历领域、员工计数、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、是否成年、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、去年培训时长、工作生活平衡、在职年限、目前角色年限、上次晋升至今年限、与现任经理共事年限等35个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Attrition.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于企业内部信息记录，已进行匿名化处理，保证数据隐私。
该数据集适合用于人力资源管理分析、员工离职预测、以及员工行为模式研究。
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、行为科学和数据挖掘等领域的研究，如离职影响因素分析、员工满意度与绩效关系研究等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在预测员工流失、优化招聘策略、提升员工留存率等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的员工管理策略，优化薪酬福利体系，改善工作环境，从而降低离职率。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析和机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解员工离职的影响因素。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的关键因素，构建预测模型，并为企业提供数据驱动的决策支持，从而优化人力资源管理，提升组织效率。
