员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-ziyichen1
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源, 机器学习, 员工分析, 预测模型, 职业发展, 数据挖掘, 组织行为学
数据概述：
该数据集包含来自企业员工的详细信息，记录了员工的个人特征、工作环境、薪资福利等，用于预测员工是否会离职。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为静态数据集，代表了特定时间点的员工快照。
地理范围：数据未限定具体地理范围，通常适用于各种规模的企业。
数据维度：数据集包含多个维度，例如员工ID、年龄、离职与否（Attrition）、出差频率（BusinessTravel）、每日工资（DailyRate）、部门（Department）、离家距离（DistanceFromHome）、教育程度（Education）、教育背景（EducationField）、环境满意度（EnvironmentSatisfaction）、性别（Gender）、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）、过往工作公司数量（NumCompaniesWorked）、是否超过18岁（Over18）、是否加班（OverTime）、薪资涨幅百分比（PercentSalaryHike）、绩效评分（PerformanceRating）、关系满意度（RelationshipSatisfaction）、标准工时（StandardHours）、班次（Shift）、总工作年限（TotalWorkingYears）、去年培训次数（TrainingTimesLastYear）、工作生活平衡（WorkLifeBalance）、在职年限（YearsAtCompany）、目前职位年限（YearsInCurrentRole）、上次晋升至今年限（YearsSinceLastPromotion）、与现任经理共事年限（YearsWithCurrManager）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练和测试模型，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于企业人力资源信息，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于企业员工流失预测、人力资源管理策略分析和员工行为研究。
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、数据挖掘等领域的学术研究，如员工离职原因分析、关键影响因素研究等。
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流失预测模型、优化招聘策略、提升员工保留率等。
决策支持：支持企业制定数据驱动的人力资源管理策略，帮助企业更好地了解员工需求，提高员工满意度和工作效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、人力资源管理等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员实践数据分析和模型构建。
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，从而帮助企业提前识别高风险员工，采取针对性措施，降低员工流失率。
