员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-akashkathole
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, 员工属性, 组织行为学, 数据分析, 职业发展
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle的数据，记录了员工的个人信息、工作相关数据以及离职情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一份静态的员工属性快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但通常反映了企业内部的人力资源情况。
数据维度：数据集包括多种员工属性，如年龄、性别、工作部门、工作满意度、月收入、工作时长、离职与否等。具体字段包括：年龄(Age)、离职(Attrition)、出差频率(BusinessTravel)、日工资(DailyRate)、部门(Department)、离家距离(DistanceFromHome)、教育程度(Education)、教育领域(EducationField)、员工数量(EmployeeCount)、员工编号(EmployeeNumber)、环境满意度(EnvironmentSatisfaction)、性别(Gender)、时薪(HourlyRate)、工作投入度(JobInvolvement)、职位级别(JobLevel)、工作角色(JobRole)、工作满意度(JobSatisfaction)、婚姻状况(MaritalStatus)、月收入(MonthlyIncome)、月费率(MonthlyRate)、工作过的公司数量(NumCompaniesWorked)、是否超过18岁(Over18)、是否加班(OverTime)、薪资提升百分比(PercentSalaryHike)、绩效评分(PerformanceRating)、关系满意度(RelationshipSatisfaction)、标准工时(StandardHours)、股票期权水平(StockOptionLevel)、总工作年限(TotalWorkingYears)、去年培训次数(TrainingTimesLastYear)、工作生活平衡(WorkLifeBalance)、在公司年限(YearsAtCompany)、在现任职位年限(YearsInCurrentRole)、上次晋升后年限(YearsSinceLastPromotion)、与现任经理共事年限(YearsWithCurrManager)。
数据格式：CSV格式，文件名为WA_Fn-UseC_-HR-Employee-Attrition.csv，方便数据分析与处理。
来源信息：该数据集来源于Kaggle，为公开数据集，适合用于人力资源分析与预测建模。
该数据集适合用于员工离职预测、影响因素分析、以及人力资源管理策略优化。
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、离职风险评估模型构建等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其适用于预测员工流失、优化招聘流程、提升员工留存率等。
决策支持：支持企业制定更有针对性的员工发展计划、改善工作环境、提高员工满意度。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的案例，帮助学生和研究人员理解员工离职预测方法。
此数据集特别适合用于探索员工属性与离职之间的关系，构建预测模型，帮助企业主动采取措施，降低员工流失率，优化人力资源管理。
