员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-nileshthota
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, 员工满意度, 职场分析, 商业智能, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的人力资源数据，记录了员工的基本信息、工作表现、工作环境等多个维度的数据，用于分析和预测员工离职倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为某个时间点的静态快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可能代表一家或多家公司的员工数据。
数据维度：数据集包括35个字段，涵盖员工年龄、离职情况、出差频率、每日收入、部门、离家距离、教育程度、教育背景、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、工作过的公司数量、是否成年、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、总工作年限、去年培训时长、工作生活平衡、在公司年限、在现职位年限、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Human_Resources.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适用于员工离职预测、人力资源分析、员工行为研究等多个领域。
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、社会学等领域的研究，如员工离职影响因素分析、员工满意度与工作绩效关系研究等。
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：支持企业管理者制定更有效的员工管理策略，降低员工流失率，提升组织绩效。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
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，并为企业提供数据驱动的决策支持，以优化人力资源管理策略，提高员工留存率。
