员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-vidushikataria
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, 预测模型, 员工管理, 组织发展, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自人力资源部门的员工信息，记录了员工的基本属性、工作表现和离职情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，通常被视为历史数据，可用于构建预测模型。
地理范围：数据未限定具体地区，可泛化应用于不同组织或行业。
数据维度：包括年龄、离职情况、出差频率、日均收入、部门、离家距离、教育程度、教育领域、员工数量、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、月均消费、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、股票期权水平、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。
数据格式：CSV格式，文件名为WA_Fn-UseC_-HR-Employee-Attrition.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的模拟数据集，用于人力资源分析和机器学习实践。
该数据集适合用于员工离职预测、员工行为分析和组织管理研究。
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、行为科学和机器学习交叉领域的学术研究，如离职原因分析、员工满意度与绩效关系研究。
行业应用：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、优化招聘流程、改善员工关系等方面。
决策支持：支持企业制定人力资源管理策略，优化员工福利，提高员工留存率。
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辅助材料，帮助学生和研究人员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构建员工离职预测模型，评估不同因素对离职的影响，并为企业提供数据驱动的决策支持。
