员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-ushavelusamy
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, 预测模型, 员工行为, 职业发展, 统计分析, 组织管理
数据概述：
该数据集包含来自公司内部员工的结构化数据，记录了员工的个人信息、工作表现、薪资福利、以及是否离职等相关信息，用于分析和预测员工离职倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，通常被视为一个静态的、历史的员工属性快照。
地理范围：数据未限定具体的地理位置，可以泛化应用于不同国家或地区的组织。
数据维度：数据集包含35个字段，涵盖了年龄、离职情况、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、去年培训时长、工作生活平衡、在公司年限、当前职位年限、上次晋升年限、以及与现任经理共事年限等。
数据格式：CSV格式，文件名为employee.csv，方便数据读取、处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的数据集，可以用于探索员工离职的影响因素，并构建预测模型。该数据集已被清洗和整理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于员工离职预测、人力资源管理、以及员工行为分析等领域。
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、以及数据科学领域的学术研究，如探索影响员工离职的关键因素、构建离职预测模型等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，尤其适用于优化招聘流程、提高员工留存率、制定员工发展计划等。
决策支持：支持企业在人力资源管理方面的决策制定，例如识别高离职风险员工、有针对性地采取干预措施。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、以及人力资源管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和应用相关知识。
此数据集特别适合用于探索员工离职的影响因素，构建预测模型，并最终帮助企业优化人力资源管理策略，提升组织效率。
