员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-mukeshmanral
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, 薪资福利, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的人力资源数据，记录了员工的相关信息及其离职情况，用于构建员工离职预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但包含了员工的入职、离职时间，以及季度性评估数据。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但包含“City”字段，表明涉及员工的城市分布。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如“MMM-YY”（月份）, “Emp_ID”（员工编号）, “Age”（年龄）, “Gender”（性别）, “City”（城市）, “Education_Level”（教育水平）, “Salary”（薪资）, “Dateofjoining”（入职日期）, “LastWorkingDate”（离职日期）, “Joining Designation”（入职职位）, “Designation”（当前职位）, “Total Business Value”（总业务价值）, “Quarterly Rating”（季度评分）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含三个文件：train_MpHjUjU.csv（训练集，包含员工信息和是否离职的标签），test_hXY9mYw.csv（测试集，包含员工信息，用于预测），sample_submission_znWiLZ4.csv（提交样例）。
来源信息：数据来源于企业内部记录，经过匿名化处理，用于学术研究和模型训练。
该数据集适合用于人力资源管理、员工行为分析和离职风险预测等领域。
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、组织行为学和数据挖掘等领域的学术研究，如员工离职影响因素分析、预测模型构建与优化等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，尤其是在预测员工流失、优化招聘策略、提升员工留存率等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的员工管理策略，如个性化职业发展规划、薪酬福利优化、改善工作环境等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和人力资源管理课程的案例，帮助学生和研究人员深入理解员工离职预测的原理和实践。
此数据集特别适合用于构建和评估员工离职预测模型，帮助企业更好地管理员工，降低离职率，提升组织绩效。
