员工离职预测数据集HREmployeeAttritionDataset-navanathpatil4545
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源, 离职预测, 机器学习, 员工分析, 组织行为学, 职业发展, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自公司内部的人力资源数据，记录了员工的个人信息、工作经历、薪资待遇、工作满意度等，旨在分析和预测员工离职行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集，反映了员工在特定时间点的状态。
地理范围：数据未限制地理范围，通常代表全球或特定国家/地区的组织。
数据维度：数据集包括“Age”（年龄）、“Attrition”（是否离职）、“BusinessTravel”（出差频率）、“DailyRate”（每日工资）、“Department”（部门）、“DistanceFromHome”（离家距离）、“Education”（教育程度）、“EducationField”（教育领域）、“Gender”（性别）、“HourlyRate”（时薪）、“JobInvolvement”（工作投入度）、“JobLevel”（职位级别）、“JobRole”（职位角色）、“JobSatisfaction”（工作满意度）、“MaritalStatus”（婚姻状况）、“MonthlyIncome”（月收入）、“OverTime”（是否加班）等30多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为HR-Employee-Attrition.csv，便于数据分析和建模。
数据来源：数据可能来源于公司内部的人力资源管理系统或公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于人力资源管理分析、员工流失预测和组织行为学研究。
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、组织行为学、数据科学等领域的学术研究，如员工流失影响因素分析、离职预测模型构建等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在人才管理、员工关系、招聘优化等方面有实际应用价值。
决策支持：支持企业制定更有效的员工保留策略、优化薪酬福利体系、改善工作环境。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、人力资源管理相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能。
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，帮助企业实现人才流失的预警和干预，从而优化人力资源管理，提升组织绩效。
