员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-prakashbhatt1386
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源, 离职预测, 机器学习, 员工分析, 数据建模, 组织管理, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的人力资源数据，记录了员工的个人信息、工作表现、薪资福利、工作环境等多个维度的数据，旨在用于员工离职预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时间点或一段时间内的静态数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，一般推测为企业内部数据，不限定具体国家或地区。
数据维度：数据集包括多种员工属性，如年龄、出差频率、部门、居住地距离、教育程度、学历、性别、工作级别、婚姻状况、月收入、工作过的公司数量、是否超过18岁、薪资涨幅、股票期权水平、总工作年限、上次培训时长、在职年限、上次晋升时间、与现任经理共事年限以及是否离职（Attrition）等。
数据格式：CSV格式，文件名为HR data.csv，方便数据导入和分析。
数据来源：数据来源于企业内部的人力资源管理系统，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于员工离职风险评估、人力资源管理策略优化、以及构建预测模型。
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、组织行为学等领域的学术研究，如员工离职影响因素分析、离职风险预测模型构建等。
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、招聘策略优化、员工关系管理等方面具备实用性。
决策支持：支持企业管理者制定更有效的员工保留策略，提升组织稳定性，降低人力资源成本。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解员工离职的影响因素，并构建预测模型。
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，并辅助企业制定针对性的员工保留策略，从而降低离职率，提高组织效率。
