员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-zhigengwei
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, 员工分析, 职业发展, 数据挖掘, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自某公司员工的详细信息，记录了员工的各项属性，包括个人背景、工作经历、薪资水平、工作满意度等，用于预测员工是否会离职。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态的、历史性的数据集，反映了员工在某个时间点的状态。
地理范围：数据未明确标注公司所在地，但从数据字段和内容推测，可能来源于一家跨国公司或具有多元文化背景的公司。
数据维度：数据集包含35个特征，涵盖员工的年龄、离职情况、出差频率、日工资、部门、离家距离、教育程度、教育背景、员工数量、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、是否超过18岁、加班情况、薪资涨幅百分比、绩效评分、关系满意度、标准工时、股票期权水平、总工作年限、去年培训时长、工作生活平衡、在公司年限、在现任职位年限、上次晋升至今的年限、与现任经理共事年限等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和机器学习建模。其中，train.csv用于训练模型，test.csv用于评估模型。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行脱敏处理和初步的整理。
该数据集适合用于员工离职预测、人力资源管理分析、员工行为分析等领域。
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、数据科学和行为科学等领域的学术研究，如员工离职影响因素分析、离职预测模型构建等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在员工流失预警、人才管理、招聘策略优化、员工关怀等方面。
决策支持：支持企业制定更有针对性的员工保留策略，优化薪酬福利体系，提升员工满意度和工作效率。
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离职预测的方法和技术。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的各种因素，构建预测模型，帮助企业提前识别离职风险，从而采取相应的干预措施，降低员工流失率，提高组织绩效。
