员工离职预测与分析数据集EmployeeAttritionPredictionandAnalysis-pavi1962
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, 离职预测, 员工满意度, 职业发展, 数据分析, 组织行为学
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的员工属性与离职相关的数据，记录了员工的个人信息、工作表现、薪资、工作满意度、工作与生活平衡等多个维度的数据，用于分析员工离职的影响因素和预测员工离职的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，推测为一段时间内的员工信息快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可视为企业内部数据。
数据维度：数据集包括EmployeeID, Age, Gender, MaritalStatus, EducationLevel, YearsWithCompany, YearsInCurrentRole, YearsSinceLastPromotion, JobRole, Department, Salary, JobSatisfaction, WorkLifeBalance, JobInvolvement, PerformanceRating, Overtime, TrainingHoursLastYear, AwardsWon, Attrition, ReasonForAttrition, BusinessTravel, DistanceFromHome, WorkEnvironmentSatisfaction, HireDate, LastPromotionDate, LastAppraisalDate等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为large_employee_attrition_data.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于人力资源管理、员工离职预测、组织行为学研究等领域。
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、组织行为学等领域的学术研究，例如离职影响因素分析、员工满意度与离职关系的探究。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，用于员工流失预警、人才管理、薪酬管理、员工关系优化等。
决策支持：支持企业制定更有效的人力资源策略，优化员工招聘、培训、晋升、激励等环节，降低离职率。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解员工离职的影响因素和预测方法。
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，帮助企业提高员工保留率和组织效率。
