员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-annamarietomm
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源分析, 机器学习, 员工属性, 离职预测, 职业发展, 数据分析, 统计建模
数据概述：
该数据集包含来自人力资源部门的员工信息，记录了员工的个人属性、工作相关信息以及离职情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为历史或快照数据。
地理范围：数据来源未明确，但可用于分析不同地区或行业的员工离职规律。
数据维度：数据集包括年龄、离职情况、出差频率、日工资、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、曾就职公司数量、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、总工龄、去年培训时长、工作生活平衡、在公司年限、当前职位年限、上次晋升后年限、与现任经理共事年限等。
数据格式：CSV格式，文件名为03_HR_Employee_Attrition_Data (1)csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于人力资源相关数据集，已进行匿名化处理，但保留了关键特征。该数据集适合用于探索员工离职的影响因素，以及构建预测模型。
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、行为科学、数据挖掘等领域的学术研究，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：可以为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在员工保留策略制定、招聘流程优化、员工职业发展规划等方面。
决策支持：支持企业管理层进行人才管理决策，如识别高风险离职员工、调整薪酬福利、改善工作环境等。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解员工离职问题。
此数据集特别适合用于构建和评估员工离职预测模型，从而帮助企业主动采取措施，降低员工流失率，提高组织绩效。
