员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-vibhaas
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源, 离职预测, 机器学习, 员工绩效, 数据分析, 决策支持, 组织行为学
数据概述：
该数据集包含来自企业人力资源部门的员工信息，记录了员工的各项工作表现、薪资、部门、是否离职等关键指标，用于分析和预测员工离职倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但可推测为一段时间内的员工行为记录，用于构建静态分析模型。
地理范围：数据未限定特定区域，适用于一般企业环境下的员工流失研究。
数据维度：包括满意度、评估分数、项目数量、月均工作时长、在职时间、工伤情况、是否离职、是否晋升、所属部门、薪资水平等多个维度。
数据格式：主要为CSV格式，文件名为HR_comma_sep.csv和HR_comma_sep.xls.csv，便于数据处理和分析。包含图像文件，如Feature Significance.JPG，Hyper_Optimization_MaxDepth_Trees.PNG，用于展示特征重要性和模型优化过程的可视化结果。
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，如员工流失影响因素分析、离职风险评估、员工满意度与绩效关系研究等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其适用于构建员工离职预测模型、优化人才管理策略、降低员工流失率等。
决策支持：支持企业管理层进行人员配置决策、薪酬调整、绩效考核优化等，从而提高组织效率和员工满意度。
教育和培训：作为数据科学、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掌握数据分析技能，了解员工流失预测模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索员工离职的影响因素，预测员工离职的可能性，并为企业制定相应的干预措施提供数据支持，以达到优化人力资源管理、降低离职率的目标。
