员工离职预测特征工程数据集EmployeeAttritionPredictionFeatureEngineering-kotrying
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 离职预测, 特征工程, 机器学习, 风险管理, 结构化数据, 数据分析, 行业应用
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了用于员工离职预测的特征工程结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但通常可应用于全球范围内的企业员工流失分析。
数据维度：数据集包含用于预测员工离职的各类特征，如员工ID和离职概率（Attrition）。
数据格式：主要为CSV格式，文件名为sub_exp_rf_best_cv077380csv，便于数据分析和模型构建。同时包含Numpy格式的oof_pred.npy文件，用于存储模型预测结果。
来源信息：数据来源于Kaggle平台上的公开数据集，经过特征工程处理，旨在为机器学习模型提供输入。
该数据集特别适合用于员工离职预测模型的构建、特征重要性分析以及风险管理研究。
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、数据科学等领域的学术研究，如员工离职影响因素分析、预测模型评估等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在员工保留、人才管理、人力资源规划等方面。
决策支持：支持企业决策者进行人员流失风险评估，优化员工管理策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解特征工程在预测模型中的作用。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的关键因素，提升预测模型的准确性，并为企业提供数据驱动的决策支持。
