员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-sree1ekha
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, 预测分析, 员工画像, 行为分析, 薪资福利, 职业发展
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。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，可视为一段时间内的员工快照信息。
地理范围：数据未限定具体地理范围，通常代表具有代表性的企业内部员工数据。
数据维度：数据集包含多项员工属性，如“EmployeeID”（员工编号）、“Attrition”（是否离职，0代表未离职，1代表已离职）、“Age”（年龄）、“TravelProfile”（出差频率）、“Department”（部门）、“HomeToWork”（通勤距离）、“EducationField”（教育背景）、“Gender”（性别）、“HourlnWeek”（每周工作时长）、“Involvement”（参与度）、“WorkLifeBalance”（工作生活平衡）、“Designation”（职位）、“JobSatisfaction”（工作满意度）、“ESOPs”（员工持股计划）、“NumCompaniesWorked”（曾就职公司数量）、“OverTime”（是否加班）、“SalaryHikelastYear”（去年薪资涨幅）、“WorkExperience”（工作年限）、“LastPromotion”（上次晋升时间）、“CurrentProfile”（当前绩效）、“MaritalStatus”（婚姻状况）和“MonthlyIncome”（月收入）等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含Train_Dataset.csv和Test_Dataset.csv两个文件，分别用于训练模型和测试模型。其中Train_Dataset.csv包含“Attrition”标签，Test_Dataset.csv不包含该标签。
数据来源：数据来源于企业内部员工记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于员工离职预测模型构建，以及人力资源管理相关的数据分析。
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、数据挖掘等领域的学术研究，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，特别是在招聘、员工保留、薪酬管理、人才发展等方面。
决策支持：支持企业管理层进行人力资源决策，如制定员工关怀计划、优化组织结构、改善工作环境等。
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素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析和预测建模技能。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的关键因素，构建预测模型，并帮助企业优化人力资源管理策略，提升员工满意度和降低离职率。
