员工离职预测与分析数据集-机器学习应用-企业员工
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,员工敬业度,薪酬策略,留任策略,数据分析
数据概述：
本数据集旨在支持对企业员工离职行为的预测与分析。数据集涵盖了多个关键特征，包括员工的年龄、性别、居住地距离工作场所的距离、工作满意度、月收入、在公司服务年限、是否加班、绩效评分、工作与生活平衡程度，以及最终的离职情况（是/否）。这些数据能够帮助企业深入了解员工的离职原因，并制定相应的策略。
数据用途概述：
该数据集可用于多种用途，主要包括：
1. 预测分析：构建机器学习模型，基于各项特征预测员工离职的可能性。
2. 员工敬业度评估：分析影响员工工作满意度和工作生活平衡的因素，从而提升整体员工敬业度。
3. 薪酬策略制定：分析月收入和绩效评分，以确保薪酬的公平性。
4. 留任策略制定：识别可能导致员工离职的关键因素，并制定有针对性的留任计划。
5. 趋势分析：通过时间序列分析，了解员工离职率的变化趋势。
6. 人力资源管理优化：为招聘、培训、绩效管理和员工发展提供数据支持，优化整体人力资源管理流程。
数据集关键字段定义：
* 年龄（Age）：员工的年龄。
* 性别（Gender）：员工的性别（例如，男、女、非二元）。
* 居住地距离工作场所的距离（DistanceFromHome）：员工居住地与工作场所之间的距离，通常以英里或公里为单位。
* 工作满意度（JobSatisfaction）：员工对工作的满意程度评分，通常为1到5分。
* 月收入（MonthlyIncome）：员工的月收入。
* 在公司服务年限（YearsAtCompany）：员工在公司的工作年限。
* 是否加班（Overtime）：员工是否经常加班（是/否）。
* 绩效评分（PerformanceRating）：员工的绩效评分，通常为1到5分。
* 工作与生活平衡程度（WorkLifeBalance）：员工工作与生活平衡程度的评分，通常为1到5分。
* 离职情况（Attrition）：员工是否已离职（是/否）。
常见分析方法与可视化手段：
* 描述性统计：总结数据集的集中趋势、离散程度和分布形状。
* 相关性分析：检查变量之间的关系（例如，工作满意度与离职之间的关系）。
* 可视化：使用图表（例如，直方图、条形图、散点图）来可视化数据的分布和关系。
