员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-xjtlu1929644
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, 组织行为学, 数据挖掘, 商业智能, 员工管理
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的员工信息，记录了与员工离职相关的各类数据。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间范围，可视为历史员工信息快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可应用于不同国家或地区的组织。
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、学历、员工计数、员工编号、环境满意度、性别、时薪、工作投入度、职级、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、是否超过18岁、是否加班、薪水涨幅百分比、绩效评分、关系满意度、标准工时、股票期权水平、总工作年限、去年培训时长、工作生活平衡、在职年限、目前角色年限、上次晋升至今年限、目前经理年限等多个字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含traincsv、testcsv和sample_submissioncsv三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和标准化处理。
该数据集适合用于员工离职预测和人力资源管理相关的研究。
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、组织行为学、数据挖掘等领域的研究，如员工离职影响因素分析、离职预测模型构建等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在人才管理、员工保留、招聘策略优化等方面。
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，提高员工满意度和生产力。
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材料，帮助学生和研究人员深入理解员工离职相关因素。
此数据集特别适合用于探索员工离职的影响因素，构建预测模型，并帮助企业优化人力资源管理策略，实现人才的有效管理和利用。
