员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-tcteax
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失，人力资源，预测模型，机器学习，企业管理，数据分析，生存分析，特征工程
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的员工信息，记录了影响员工离职的关键因素，用于分析和预测员工离职的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的员工快照。
地理范围：数据未限定具体地区，但可能反映了特定公司或行业的员工特征。
数据维度：包括员工ID、年龄、离职情况、出差频率、每日工资、部门、离家距离、教育程度、学历领域、员工计数、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、薪资提升百分比、绩效评分、关系满意度、标准工时、班次、总工作年限、接受培训的次数、工作生活平衡、在公司服务年限、目前角色服务年限、上次晋升后服务年限、与现任经理共事年限等。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，如train.csv, test.csv, sample_submission.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。该数据集适用于员工离职预测、影响因素分析和人力资源管理优化。
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：为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在员工保留、人才管理、招聘策略优化等方面。
决策支持：支持企业管理层制定更有效的员工管理策略，降低离职率，提高员工满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、人力资源管理等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握员工流失预测的实践技能。
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，从而帮助企业优化人力资源管理，提高员工留存率。
