员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-utkarsh7905
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 行为分析, 机器学习, 员工画像, 离职预测, 职业发展, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的员工信息，记录了员工的个人属性、工作表现、工作环境等信息，主要用于预测员工离职的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了员工在职期间的关键信息，包含入职日期和离职日期，但具体时间跨度未明确。
地理范围：数据未明确指出具体的地理位置，可推测为企业内部数据，具有通用性。
数据维度：数据集包括年龄、离职情况（Attrition）、出差频率（BusinessTravel）、部门（Department）、离家距离（DistanceFromHome）、性别（Gender）、工作投入度（JobInvolvement）、职位级别（JobLevel）、工作角色（JobRole）、工作满意度（JobSatisfaction）、婚姻状况（MaritalStatus）、月收入（MonthlyIncome）、工作过的公司数量（NumCompaniesWorked）、加班情况（OverTime）、薪资涨幅（PercentSalaryHike）、绩效评分（PerformanceRating）、股票期权水平（StockOptionLevel）、总工作年限（TotalWorkingYears）、去年培训时长（TrainingTimesLastYear）、在公司年限（YearsAtCompany）、上次晋升后的年限（YearsSinceLastPromotion）、与现任经理共事年限（YearsWithCurrManager）、学历（Higher_Education）、入职日期（Date_of_Hire）、离职日期（Date_of_termination）、离职状态（Status_of_leaving）、工作模式（Mode_of_work）、请假天数（Leaves）、旷工天数（Absenteeism）、工伤情况（Work_accident）、招聘来源（Source_of_Hire）、工作类型（Job_mode）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Final dataset Attrition.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于企业内部记录，已进行匿名化处理，确保数据安全。
该数据集适合用于人力资源管理、员工离职预测等领域的分析和研究。
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、行为科学等领域的研究，如员工离职原因分析、影响因素研究等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在员工流失预测、人才管理策略制定、员工关怀计划等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的招聘、培训、激励和留任策略，优化人力资源配置。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解员工行为和离职规律。
此数据集特别适合用于探索员工离职的关键影响因素，帮助用户建立预测模型，优化人力资源管理决策。
