员工离职预测数据集PredictingEmployeeAttritionDataset-anggundwilestari
数据来源：互联网公开数据
标签：人力资源，员工离职，数据集，机器学习，员工管理，数据分析，组织行为学，商业智能
数据概述： 该数据集记录了企业员工的离职情况及相关特征，适用于员工离职预测，人力资源管理分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个行业和地区的不同企业，主要为企业内部人力资源数据。
数据维度：数据集包括员工的基本信息（如年龄，性别，学历），工作特征（如部门，职位，工作年限），薪酬福利（如薪资水平，奖金），绩效评估，工作满意度等变量。还包括员工是否离职的二分类标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于企业人力资源部门的公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于人力资源管理，组织行为学及机器学习等领域的研究和应用，尤其在员工离职预测，人力资源优化等方面具有重要应用价值。
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：适用于员工离职原因分析，员工满意度研究等学术研究，如离职风险因素分析，员工保留策略研究等。
行业应用：可以为人力资源管理部门提供数据支持，特别是在员工离职预测，人才保留策略制定方面。
决策支持：支持企业的人力资源管理和组织优化，帮助管理者制定科学的招聘，薪酬和培训决策。
教育和培训：作为人力资源管理，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解员工行为分析，离职预测模型等技术。
此数据集特别适合用于探索员工离职的规律与趋势，帮助用户实现准确的离职预测，优化人力资源管理策略，降低员工流失率，提升组织稳定性和效率。
