员工离职预测数据集EmployeeAttritionPrediction-jagdishchavan
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, 预测模型, 员工分析, 组织行为学, 数据挖掘, 留存率
数据概述：
该数据集包含来自公司内部的员工信息，记录了员工的个人信息、工作表现、薪资待遇、工作环境等，旨在用于预测员工是否会离职。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的员工快照数据。
地理范围：数据未限定地理位置，可能来源于某个或多个公司的员工数据。
数据维度：包括年龄、离职情况、出差频率、每日工资、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、是否超过18岁、是否加班、薪资提升百分比、绩效评分、关系满意度、标准工时、股票期权水平、总工作年限、去年培训次数、工作生活平衡、在职年限、目前角色年限、上次晋升至今年限、与现任经理共事年限等35个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为employee.csv，方便数据分析和模型构建。
该数据集适用于探索员工离职的影响因素，以及构建预测模型。
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研究，如员工离职影响因素分析、离职风险评估等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在员工留存、招聘策略、薪酬优化等方面具备实用价值。
决策支持：支持企业制定员工管理策略，优化工作环境，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、机器学习等课程的实训素材，帮助学生理解和应用相关算法。
此数据集特别适合用于探索员工离职的规律与趋势，帮助企业实现人才管理优化，提升组织绩效。
