员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-ecemiscanli
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, 员工属性, 组织行为学, 职业发展, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自人力资源部门的员工信息，记录了员工的个人属性、工作情况以及是否离职的相关数据，用于分析和预测员工离职行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内的静态数据快照。
地理范围：数据未限定特定地域，但数据特征反映了企业内部的员工情况，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包括年龄、离职情况、出差频率、日工资、部门、家庭距离、教育程度、学历、员工数、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、绩效评估、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、现任职位的年限、上次晋升的年限、现任经理的年限等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为WA_Fn-UseC_-HR-Employee-Attrition.csv，方便数据导入和分析。
数据来源：数据来源于企业内部人力资源管理系统，经过匿名化处理。
该数据集适合用于员工离职预测、影响因素分析、以及人力资源管理策略的制定。
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：可以为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在人才管理、员工保留、薪酬福利优化等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的员工管理策略，降低员工流失率，提高组织绩效。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解员工离职的影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索员工属性与离职行为之间的关系，预测员工离职的可能性，帮助企业优化人力资源管理策略。
