员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-jayaprakashpondy
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, 离职预测, 员工分析, 职业发展, 数据建模, 行业分析
数据概述：
该数据集包含来自人力资源管理的数据，记录了员工的个人信息、工作情况以及离职状态，主要用于分析和预测员工离职倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为历史员工信息快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但根据字段内容推测为企业内部数据。
数据维度：包括“Age”（年龄），“Attrition”（离职状态，Yes/No），“BusinessTravel”（出差频率），“DailyRate”（每日工资）等35个字段，涵盖员工的个人背景、工作表现、薪资福利、工作环境等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为WA_Fn-UseC_-HR-Employee-Attrition.csv，便于数据分析和模型构建。
数据来源：数据可能来源于企业内部人力资源管理系统，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于探索员工离职的影响因素，建立员工流失预测模型。
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，如员工离职影响因素分析、离职风险评估等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在优化招聘流程、制定员工保留策略、提高员工满意度等方面具有实用价值。
决策支持：支持企业管理者进行人力资源规划和决策，例如预测员工流失率、优化薪酬福利体系、改善工作环境等。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析等课程的案例分析素材，帮助学生和研究人员理解员工流失的内在机制。
此数据集特别适合用于构建预测模型、分析员工流失的关键驱动因素，从而帮助企业降低离职率，提高组织效率。
