员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-miaoyihuang19
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, 职业发展, 数据分析, 员工属性, 行为分析
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、薪资福利等与离职相关的关键要素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的员工快照数据。
地理范围：数据未明确指出地理范围，通常代表某个企业内部的员工情况。
数据维度：数据集涵盖了员工的多种属性，包括但不限于：员工ID、年龄、离职情况（是否离职）、出差频率、日工资、部门、居住地距离、教育程度、学历、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、轮班、总工作年限、去年培训次数、工作生活平衡、在公司服务年限、目前角色服务年限、上次晋升后年限、目前经理服务年限等。
数据格式：CSV格式，包含训练集和测试集，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于企业内部的人力资源系统，经过脱敏处理后公开，确保了数据的可用性和隐私性。
该数据集适合用于员工离职预测、人力资源管理优化等研究。
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、数据挖掘等领域的研究，例如员工离职原因分析、影响因素研究等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，用于构建员工离职预测模型，提前识别离职风险，优化员工管理策略。
决策支持：支持企业制定更有效的员工 retention 计划，提高员工满意度，降低离职率，优化人力资源配置。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实践案例，帮助学生和研究人员掌握数据分析和预测建模技能。
此数据集特别适合用于探索员工属性与离职之间的关系，构建预测模型，帮助企业实现更有效的人力资源管理。
