员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-threeday
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失，人力资源，机器学习，分类预测，企业管理，行为分析，数据分析，组织发展
数据概述：
该数据集包含员工个人信息、工作相关数据以及离职情况，用于预测员工离职的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一段时间内的员工快照。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但通常代表某个企业或组织内部的员工情况。
数据维度：数据集包括员工ID、年龄、离职情况、出差频率、每日收入、部门、离家距离、教育程度、学历领域、员工数量、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、班次、总工作年限、去年培训次数、工作生活平衡、在公司年限、目前职位年限、上次晋升后年限、与现任经理共事年限等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含两个文件，分别为traincsv和testcsv，便于数据分析和模型构建。数据已进行初步处理，但可能需要进一步清洗和特征工程。
该数据集适合用于员工离职预测、人力资源管理优化和组织行为研究。
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、组织行为学等领域的学术研究，如离职影响因素分析、离职预测模型构建等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在员工流失预警、人才管理策略制定、员工关系优化等方面。
决策支持：支持企业管理层进行人才管理决策，如制定挽留策略、优化薪酬福利、改善工作环境。
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离职的影响因素，构建预测模型，并帮助企业主动采取措施，降低员工流失率，提升组织绩效。
