员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-ttbrosltd
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, 员工分析, 离职预测, 企业管理, 劳动力市场, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自企业的员工信息，记录了员工的各项属性以及是否离职的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于企业内部，未限定具体地理位置，具有通用性。
数据维度：数据集包括35个特征，涵盖员工的年龄、工作、薪资、工作满意度、工作环境、家庭情况、出差情况、工作时长、晋升情况等，以及目标变量“Attrition”（离职情况，Yes表示离职，No表示未离职）。
数据格式：CSV格式，文件名为employee.csv，便于数据分析和建模。数据已进行初步处理，包含数值型和类别型数据。
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、离职风险预测等。
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、优化招聘流程、提高员工满意度等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的员工管理策略，优化薪酬体系，改善工作环境，降低离职率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员实践分类模型、特征工程等技术。
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，从而帮助企业实现人力资源管理的优化，降低员工流失率，提升组织绩效。
