员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-nicupetridean
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, 离职风险, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的员工属性与离职相关信息，记录了员工在职期间的各项指标以及最终是否离职的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据未限定地理范围，可泛化应用于各类组织。
数据维度：数据集包括年龄（Age）、离职情况（Attrition）、出差频率（BusinessTravel）、日工资（DailyRate）、部门（Department）等30余个字段，涵盖员工个人背景、工作情况、薪资待遇、工作满意度等多个方面。
数据格式：CSV格式，文件名为employee-attrition (2).csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于人力资源管理、员工行为分析、离职风险预测等领域。
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、组织行为学等领域的学术研究，如离职影响因素分析、离职预测模型构建等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在员工流失预警、人才管理策略优化等方面。
决策支持：支持企业制定更为精准的人力资源策略，如优化薪酬福利、改善工作环境、提升员工满意度等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训案例，帮助学生和研究人员熟悉数据预处理、特征工程、模型构建等流程。
此数据集特别适合用于探索员工属性与离职之间的关系，帮助用户构建预测模型，提前识别离职风险，并采取相应的干预措施。
