员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-lavanya321
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源, 机器学习, 员工行为, 离职预测, 数据分析, 职业发展, 企业管理
数据概述：
该数据集包含来自企业内部员工的人力资源相关数据，记录了员工的个人信息、工作表现、工作环境、薪资福利等，用于分析员工离职的影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为某个时间点的静态快照。
地理范围：数据未限定特定地理区域，可用于分析不同地区或国家的人力资源管理问题。
数据维度：数据集包含30多个特征，涵盖员工的年龄、工作年限、工作部门、出差频率、教育程度、工作满意度、婚姻状况、月收入、是否加班、薪资涨幅、绩效评估、与同事关系、股票期权、工作时长、晋升次数等。
数据格式：CSV格式，文件名为Dataset for Classification.csv，便于数据处理和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理，便于分析。
该数据集适合用于人力资源管理、员工流失预测和数据建模等技术应用。
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、组织行为学等领域的学术研究，如员工离职影响因素分析、员工满意度与工作表现的关系研究等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在预测员工离职、优化招聘流程、提升员工留存率、改进员工福利等方面。
决策支持：支持企业管理者进行人力资源相关的决策制定，如调整薪酬体系、改善工作环境、优化职业发展路径等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、人力资源管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解员工离职预测的建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的关键因素，帮助用户构建预测模型、优化人力资源管理策略，从而降低员工流失率，提升企业绩效。
