员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-hadihosseini0171
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, 预测模型, 组织行为学, 数据分析, 员工画像, 职业发展
数据概述：
该数据集包含来自某公司的人力资源数据，记录了员工的各项属性以及是否离职的情况，旨在用于预测员工离职倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为一段时间内的静态快照。
地理范围：数据集未限定地域范围，数据来源可能为跨国公司或特定地区的企业。
数据维度：数据集包括35个字段，涵盖年龄、离职、出差频率、日均收入、部门、离家距离、教育程度、学历、员工数、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、是否超过18岁、加班情况、薪资涨幅、绩效评估、关系满意度、标准工时、股票期权水平、总工作年限、去年培训时长、工作生活平衡、在公司年限、目前角色年限、上次晋升年限和与现任经理共事年限等。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和机器学习建模。
数据来源：数据来源于公司内部员工记录或模拟生成，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于人力资源管理、员工行为分析和离职风险预测等领域的研究与应用。
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、组织行为学和数据科学交叉领域的学术研究，如离职影响因素分析、员工职业发展路径研究等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其适用于员工离职风险预警、人才管理策略优化和招聘成本控制等方面。
决策支持：支持企业管理者制定人才保留策略，优化员工福利，提高员工满意度和工作效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和人力资源管理课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解员工离职预测模型。
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，并根据预测结果制定针对性的干预措施，以降低员工流失率，提升组织绩效。
