员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-yilouxu2037020
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, 预测分析, 行为分析, 员工画像, 行业洞察, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自企业员工的结构化数据，记录了与员工离职相关的关键属性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一个静态的员工信息快照。
地理范围：数据来源未明确，但数据集涵盖了员工的多种属性，反映了企业内部员工的普遍情况。
数据维度：数据集包含了多个维度的数据，包括员工的基本信息（如年龄、性别、教育程度），工作相关信息（如部门、工作角色、工作满意度、薪资），以及与离职相关的指标（如离职率、出差频率、工作时长等）。具体字段包括EmployeeID, Age, Attrition, BusinessTravel, DailyRate, Department, DistanceFromHome, Education, EducationField, EmployeeCount, EnvironmentSatisfaction, Gender, HourlyRate, JobInvolvement, JobLevel, JobRole, JobSatisfaction, MaritalStatus, MonthlyIncome, MonthlyRate, NumCompaniesWorked, Over18, OverTime, PercentSalaryHike, PerformanceRating, RelationshipSatisfaction, StandardHours, Shift, TotalWorkingYears, TrainingTimesLastYear, WorkLifeBalance, YearsAtCompany, YearsInCurrentRole, YearsSinceLastPromotion, YearsWithCurrManager。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据集来源于公开渠道，旨在为研究人员和数据科学家提供员工流失分析的实践数据。
该数据集适合用于员工流失预测、影响因素分析和人力资源管理优化。
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、行为科学等领域的学术研究，例如，研究影响员工离职的关键因素，构建预测模型。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，帮助企业预测员工流失，优化招聘策略，提高员工留存率。
决策支持：支持企业制定有针对性的员工关怀计划，改善工作环境，提升员工满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、人力资源管理等课程的教学案例，帮助学生理解数据分析在实际问题中的应用。
此数据集特别适合用于探索员工离职的影响因素，建立预测模型，从而帮助企业降低员工流失率，提高组织效率。
