员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-ahmedheshammahmoud
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, 员工分析, 行为预测, 组织管理, 数据分析, 职业发展
数据概述：
该数据集包含来自人力资源领域的员工信息，记录了员工的各项属性与离职情况，用于分析员工离职的影响因素和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示具体时间，可视为一段时间内的静态数据集合。
地理范围：数据未明确标示具体地理范围，但可推断为某个组织或企业内部的员工数据。
数据维度：数据集包括多项员工属性指标，如年龄、离职倾向、出差频率、每日收入、部门、离家距离、教育程度、教育领域、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、是否加班、薪水涨幅百分比、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、当前职位年限、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HR-Employee-Attrition.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：数据来源于公开的HR数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于员工离职预测、影响因素分析、以及人力资源管理相关的研究。
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、数据挖掘等领域的学术研究，例如员工离职影响因素分析、离职风险预测模型的构建等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在员工流失预警、人才管理策略制定、员工关系优化等方面。
决策支持：支持企业基于数据进行人员配置优化、薪酬调整、培训计划制定，以降低离职率，提高员工满意度和工作效率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、人力资源管理等课程的案例，帮助学生和研究人员理解员工离职的影响因素，掌握预测模型构建的方法。
此数据集特别适合用于探索员工属性与离职之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化人力资源管理策略，提升组织绩效。
