员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-tusharbhagwatsatpute
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, 预测分析, 行为分析, 结构化数据, 行业应用, 决策支持
数据概述：
该数据集包含员工相关信息，用于预测员工离职的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，为通用员工信息。
数据维度：包括员工的年龄、出差频率、部门、离家距离、教育程度、教育领域、员工编号、环境满意度、性别、工作投入度、职位角色、工作满意度、婚姻状况、月收入、工作过的公司数量、是否加班、薪资涨幅百分比、绩效评分、股票期权水平、总工作年限、去年培训次数、在公司年限、目前职位年限、上次晋升后年限、与现任经理共事年限、沟通技巧、行为等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含traincsv、testcsv和Sample_submissioncsv三个文件，便于数据分析和建模。
数据来源于公开数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于人力资源管理、员工行为分析和机器学习模型的构建与评估。
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：可以为企业的人力资源部门提供数据支持，特别是在员工保留、招聘策略优化、员工满意度提升等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的员工管理策略，降低离职率，提高组织绩效。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的案例，帮助学生理解和应用数据分析方法。
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，优化人力资源管理决策。
