员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-dhafermaloucheauc
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,企业管理,预测分析,数据挖掘,行为分析,组织绩效
数据概述:
该数据集包含来自企业内部的人力资源数据,记录了员工的个人信息、工作相关情况以及离职状态。主要特征如下:
时间跨度:数据未明确标注时间,可视为某个时间点的员工快照。
地理范围:数据未限定地域,但可推测为某个特定企业或组织。
数据维度:数据集包含多个维度,包括但不限于:年龄(Age)、离职情况(Attrition)、出差频率(BusinessTravel)、每日工资(DailyRate)、部门(Department)、离家距离(DistanceFromHome)、教育程度(Education)、教育领域(EducationField)、员工编号(EmployeeNumber)、环境满意度(EnvironmentSatisfaction)、性别(Gender)、每小时工资(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)、在现任职位的年限(YearsInCurrentRole)、上次晋升后的年限(YearsSinceLastPromotion)、与现任经理共事的年限(YearsWithCurrManager)等。
数据格式:CSV格式,文件名为data1.csv,便于数据分析和模型构建。
来源信息:数据来源于企业内部的人力资源管理系统,经过匿名化处理。该数据集适合用于员工离职预测、行为分析和人力资源管理研究。
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、机器学习等领域的学术研究,如离职影响因素分析、离职预测模型构建等。
行业应用:为企业人力资源部门提供数据支持,尤其是在员工流失预警、人才管理、员工关系优化等方面。
决策支持:支持企业管理者制定更有效的人力资源策略,如改善工作环境、提高员工满意度,从而降低离职率。
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案例分析材料,帮助学生和研究人员深入理解员工离职的复杂因素。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的关键因素,构建预测模型,帮助企业实现更精准的人力资源管理,提高组织绩效。