员工离职预测数据集EmployeeAttritionPrediction-onkarohol
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 组织行为学, 机器学习, 离职预测, 员工分析, 统计分析, 决策支持
数据概述：
该数据集包含来自人力资源领域的员工信息，记录了影响员工离职的关键因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态数据集，反映了特定时间点的人力资源状况。
地理范围：数据未限定地理范围，可能源于某个或多个组织机构的员工数据。
数据维度：数据集包含35个字段，涵盖员工的年龄、离职情况、出差频率、每日工作时长、部门、离家距离、教育程度、教育背景、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、目前角色年限、上次晋升年限、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，便于数据分析和机器学习建模。
该数据集适用于分析员工离职的影响因素，并构建离职预测模型。
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、数据挖掘等领域的研究，如离职影响因素分析、离职预测模型构建等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在招聘、员工保留、人才管理、薪酬福利等方面。
决策支持：支持企业制定有针对性的员工发展策略，优化员工关系，降低离职率。
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材料，帮助学生和研究人员深入理解员工离职的内在规律。
此数据集特别适合用于探索员工特征与离职之间的关系，帮助用户实现预测离职风险、优化人力资源管理策略等目标。
