员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-nishantsingh23pbt
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, 员工行为, 职业发展, 绩效评估, 员工满意度, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自一家公司的员工相关数据，记录了员工的个人信息、工作情况、薪资待遇、以及是否离职等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，一般视为静态数据集。
地理范围：数据来源于单一公司，未限定具体地理位置。
数据维度：数据集包含35个字段，涵盖了员工的年龄、离职情况、出差频率、每日工资、部门、离家距离、教育程度、教育背景、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、是否成年、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、在现岗位年限、上次晋升后年限、以及与现任经理共事年限。
数据格式：CSV格式，文件名为hr.csv，方便数据分析与建模处理。
数据来源于公司内部的人力资源管理系统，已进行匿名化处理以保护员工隐私。
该数据集适合用于研究员工离职的影响因素，以及建立预测模型。
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、离职预测模型构建等。
行业应用：可以为企业提供数据支持，特别是在人力资源管理、人才管理、员工关系维护等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的招聘、培训、薪酬、晋升等策略，以降低员工流失率，提升员工满意度。
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实训案例，帮助学生和研究人员深入理解员工行为。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的关键因素，并构建预测模型，从而帮助企业优化人力资源管理策略，提高组织效率。
