员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-engahmedelzoz
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, 员工属性, 组织行为学, 数据建模, 离职预测
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的人力资源数据，记录了员工的个人信息、工作表现、薪资福利、工作环境等多个维度的信息，用于分析和预测员工离职倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某一时间点或一段时间内的静态快照。
地理范围：数据来源未明确，但通常适用于全球范围内的企业。
数据维度：数据集包含35个字段，涵盖了员工的年龄、离职情况、出差频率、日薪、部门、离家距离、教育程度、学历领域、员工数量、员工编号、工作环境满意度、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、去年培训次数、工作生活平衡、在公司年限、目前角色年限、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Attrition.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的人力资源数据集，已进行数据清洗和标准化处理。
该数据集适合用于人力资源管理、员工行为分析和离职预测等领域。
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、组织行为学、数据科学等领域的学术研究，如员工离职影响因素分析、离职风险评估模型构建等。
行业应用：可以为企业提供数据支持，尤其在人力资源管理、人才招聘、员工保留等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的员工管理策略，优化薪酬福利体系，提高员工满意度和留存率。
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教学案例，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，帮助企业实现更高效的人力资源管理和战略决策。
